Degradation of <i>boscalid, pyraclostrobin, fenbuconazole</i> , and <i>glyphosate</i> residues by an advanced oxidative process utilizing ultraviolet light and hydrogen peroxide
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recently an advanced oxidative process (AOP) combining H 2 O 2 and UV-C light was observed to be effective at controlling Listeria monocytogens (Murray et al., 2018) and Escherichia coli O157:H7 and degrading chlorpyrifos residues on the surface of apples (Ho et al., 2020). Little is known about the application of AOP for the degradation of other pesticide residues. This study examined degradation of boscalid, pyraclostrobin, fenbuconazole and glyphosate by 3% (w/v) H 2 O 2 , UV-C (254 nm) irradiation and their combination on apple skin and glass. The extent of degradation was not significantly different between the AOP and optimal individual treatment. However, treatment susceptibility was different with glyphosate most effectively degraded by H 2 O 2 exposure (up to 98% on apple, 3% (w/v) H 2 O 2 at 30□C for 15 min) while boscalid, pyraclostrobin and fenbuconazole were more effectively degraded by UV-C (up to 88%, 100% and 70% degradation after ~11,000 mJ/cm 2 ). Suggestions for possible causes of degradation are proposed.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».