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Enregistrement W3122159114 · doi:10.1002/ps.6293

Crop protection compounds – trends and perspective

2021· article· en· W3122159114 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePest Management Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueWeed Control and Herbicide Applications
Établissements canadiensGreenfield Research (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrop protectionFungicideCropToxicologyPesticideNatural resource economicsBusinessBiotechnologyAgricultural scienceAgricultural economicsAgroforestryBiologyAgronomyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Industry responsible for the discovery and development of crop protection compounds has undergone dramatic changes and increasing consolidation since the initial innovations in synthetic organic fungicides, herbicides and insecticides in the late 1940s and early 1950s. Likewise, there have been striking changes in the rate of introduction of new crop protection compounds over the past 70 years. While numerous studies over the past five decades have signaled the ongoing decline in the numbers of new active ingredients (AIs), a detailed analysis of the trends in the rate of introduction of crop protection compounds shows a more complex pattern in the overall output of new AIs. The recent (post-2000) decline in the numbers of new herbicides is the primary source of the perceived decline in overall numbers. When herbicides are excluded, the output of new fungicides and insecticides has been relatively constant, especially for the past 20 years. A notable observation is that innovation, as measured by the number of compounds representing a new chemical class (First-in-Class) has been relatively constant for the past 70 years, and most recently has been driven by the appearance of new fungicides and insecticides. Thus, the discovery and development of new AIs for crop protection and public health continues, in spite of the many challenges and changes to the Industry. © 2021 Society of Chemical Industry.

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.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil0,387

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,221 · 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