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Enregistrement W2919669644 · doi:10.1289/isesisee.2018.p03.0600

Neonicotinoids in Honey Bee Produced in Jalisco, Mexico: Analysis of Environmental and Human Exposure

2018· article· en· W2919669644 sur OpenAlexaboutno aff
Gilda Rene Ponce-Vejar

Notice bibliographique

RevueISEE Conference Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect and Pesticide Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPesticideHoney beeAgricultureNectarToxicologyPesticide residueChlorpyrifosLivestockEnvironmental protectionBiologyEnvironmental sciencePollenBiotechnologyAgronomyBotanyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neonicotinoids (NN) have been used worldwide, since 1990’s as a novel insecticide. There is scientific evidence of environmental affectation, due to its systemic and persistent action. Use of NN indicates that plants translocate it into their pollen, nectar and fruits. Because these compounds cannot be washed away, NN has been detected in our food system and human body. In Mexico there are 7 NN government’s approved for domestic use, for use in pets, forestry, corps and livestock.Jalisco is an important Mexican states in food production, to include bee honey production, which has seen a 15% decline in the last years. It is suspected that NN have played a role in this decline. A lack of scientific studies regarding the use of NN’s on the environment and the particular effects on humans creates a critical need in Mexico for further assessment. In the pilot, and follow-up study, honey is used as an indicator of surrounding environmental quality determining residual levels of NN.Method: During the pilot and follow-up study, based on land uses, honey samples were collected from 30 different Jalisco locations during 1 harvesting season. Samples were analyzed via an LC-MS/MS multi-residue screen for NN concentration at ng/gr in the Agriculture and Food Laboratory from Guelph University. Results: Pilot study found pesticide (NN and organophosphates) residues in honey and wax. This indicates that the beehives, larvae and bees have been exposed to pesticides. 30 additional samples were analyzed in order to identify NN at ng/gr. Honey’s residue level of NN results were compared with EU LMR Codex Alimentarious in order to describe environmental and human exposure based on in vivo/vitro recent studies.Conclusion: This study improves our understanding about the NN environmental and human exposure through honey. We identified that the different levels of NN concentrations are related with land uses and the food produced in each region (e.g., avocado, corn, berries,).

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,680
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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