Deposition of Pesticide to the Soil and Plant Retention During Crop Spraying: The Art State
Notice bibliographique
Résumé
Environment pollution related to pesticides has been confirmed by the scientific community for a long time, but the available information on the impact of this phenomenon on human health and the ecosystem are still insufficient. Contamination of the environment can occur through various pathways, ground deposits during the application of pesticides to crops are one of those pathways. The retention rate of sprayed droplets is an important factor both for the efficacy of the phytosanitary treatment and the quantities of lost pesticides on the ground. This paper presents an overview of factors that affect spray droplet behavior, involved process in sprayed drop fate and the mainly techniques for measuring pesticide deposits to the ground and plant retention. We present studies that have focused on pesticide retention and soil deposition during crop spraying in relation to sprayer equipment, used formulation and climatic factors. Plant retention and pesticide deposits during spray is a complex problem depending mainly on physical sprayer parameters, climatic conditions, spray properties and chemical formulation. By illustrating the large variety of analytical methods during the recently years, it aims to explain that it is always possible to assess the impact of pesticides in all compartments of the environment. The use of concerned molecules and natural collectors is the safest to evaluate the real situation, but the use of tracers and artificial targets is both very reported and safety for the environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».