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Enregistrement W2891642120 · doi:10.2134/jeq2018.05.0202

Auxin Herbicides and Pesticide Mixtures in Groundwater of a Canadian Prairie Province

2018· article· en· W2891642120 sur OpenAlexafffundabout
Sirajum Munira, Annemieke Farenhorst, Kamala Sapkota, Denise Nilsson, Claudia Sheedy

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental Quality · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePesticide and Herbicide Environmental Studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesAlberta Agriculture and ForestryAgriculture and Agri-Food CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Health Services
Mots-clésGroundwaterEnvironmental sciencePesticideWater resource managementEnvironmental protectionEcologyGeographyHydrology (agriculture)BiologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Groundwater samples were collected from piezometers and water table wells in both dryland and irrigated agricultural regions of Alberta, Canada, to examine the occurrence of pesticide mixtures. Fourteen current‐use pesticides and two historical compounds were detected over a 3‐yr sampling period. Pesticide mixtures were detected in ∼3% of the groundwater samples, and the frequency of detection increased from spring (1.5%) to summer (3.8%) and fall (4.8%). Pesticide mixtures always consisted of at least one of two auxin herbicides: 2,4‐dichlorophenoxyacetic acid (2,4‐D) or 2‐methyl‐4‐chlorophenoxyacetic acid (MCPA). 19% of all samples contained a single pesticide, with auxin herbicides 2,4‐D (7.3%), MCPA (4.4%), and clopyralid (3.9%) being most prevalent. We detected 2,4‐D predominantly in the fall (72% of 2,4‐D detections) and less in spring and summer (28%). We detected MCPA mostly in summer (85% of MCPA detections) and less in spring and fall (15%). Clopyralid was more evenly detected across spring (30%), summer (25%), and fall (45%). Since the auxin herbicides above are typically applied in summer, results suggest that each herbicide may have different mobility and persistence characteristics in prairie soils. Guidelines for Canadian Drinking Water Quality have been set for a range of individual pesticides, but not for pesticide mixtures. If Canada is to establish such guidelines, this study demonstrates that auxin herbicides should be prioritized. In addition, only 7 of the 16 compounds detected in this study have established maximum acceptable concentrations (MACs), excluding clopyralid, which was detected in all three sampling years. Core Ideas Sixteen pesticides were detected in groundwater, most frequently auxin herbicides. Detection of pesticide mixtures increased from spring (1.5%) to fall (4.8%). Samples with pesticide mixtures always contained at least one auxin herbicide. In establishing water quality guidelines for mixtures, Canada must prioritize auxins.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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