Concentrations of Herbicides in Wetlands on Organic and Minimum‐Tillage Farms
Notice bibliographique
Résumé
Wetlands are abundant throughout the agricultural landscape of central Saskatchewan, Canada, and the biota present in these wetlands may be vulnerable to the toxic effects of pesticides used on nearby crops. We hypothesized that herbicide concentrations would be higher in wetlands on minimum‐tillage farms than on organic (no herbicide use) farms, and that the principal transport mechanisms of runoff versus atmospheric deposition could be identified based on the concentrations in these two wetland types. To test these hypotheses, 29 herbicides were monitored for 5 yr in 16 wetlands on minimum‐tillage farms and in seven wetlands on organic farms. Twenty herbicides were detected in wetlands on minimum‐tillage farms versus 12 in wetlands on organic farms. Clopyralid, MCPA, 2,4‐D, bromoxynil, dichlorprop, and dicamba were detected at a >50% frequency in wetlands on both minimum‐tillage and organic farms. Concentrations of clopyralid were significantly higher in wetlands on minimum‐tillage farms than in those on organic farms, whereas no significant difference was observed for any of the other five herbicides. Glyphosate, including its degradation product AMPA, was detected in >50% frequency only in wetlands on minimum‐tillage farms where the mean concentration (1278 ng L −1 ) was higher than the concentration of other herbicides. Mass applied, vapor pressure, and water solubility were important determinants of herbicide concentrations and detections in wetlands. Herbicide concentrations in all but two samples were less than their respective Canadian guideline for protection of aquatic life, suggesting that, overall, individual herbicide concentrations in the wetlands were not toxic to biota. Core Ideas Wetland biota may be at risk from toxic effects of herbicides. We assessed 29 herbicides in wetlands on minimum‐tillage and organic farms. Fewer herbicides and lower concentrations were detected in wetlands on organic farms. Detections were related to relative use, herbicide volatility, and water solubility. Herbicides in wetlands on minimum‐tillage farms were usually below toxic thresholds
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».