Evaluating Improvements to Exposure Estimates from Fate and Transport Models by Incorporating Environmental Sampling Effort and Landscape-level Contaminant Use
Notice bibliographique
Résumé
A BSTRACT The Pesticide in Water Calculator (PWC) is a fate and transport model used by the Environmental Protection Agency and Health Canada to estimate pesticide exposures in lentic freshwater ecosystems and make pesticide registration decisions. We leverage over 600,000 field measurements of 31 common insecticides and herbicides to test whether incorporating environmental sampling effort (number of times a pesticide is sampled) and landscape-level contaminant use (national application amount) can improve PWC validation and prediction, respectively. We found that maximum measured concentrations of 38% of herbicides and 42% of insecticides exceeded maximum estimated environmental concentrations (EECs) generated by the PWC, suggesting that EECs often do not represent worst-case exposure. For lentic systems, variance in pesticide field measurements explained by EECs increased by 50% when sampling effort was included. For lotic systems, variance explained increased by only 4%, most likely because lotic systems are sampled over 4.9 times as much as lentic systems. Including landscape-level use more than doubled the ability of the PWC to predict maximum pesticides concentrations in lentic systems. Exposure characterization in risk assessment can be improved by including sampling effort in model validation and landscape-level use in predictions, thus providing more defensible environmental standards and regulations.
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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 | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».