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Enregistrement W3126900186 · doi:10.1109/ghtc46280.2020.9342863

Monitoring and Modeling Glyphosate Transport in the Belize River Watershed

2020· article· en· W3126900186 sur OpenAlexfundno aff
Barbara Astmann, Shakira R. Hobbs, Pedro Martin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePesticide and Herbicide Environmental Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesResearch and DevelopmentMinistry of Health, British Columbia
Mots-clésGlyphosateEnvironmental scienceWatershedSurface runoffPesticideHydrology (agriculture)Surface waterDrainage basinWater qualityEnvironmental chemistryEnvironmental engineeringChemistryAgronomyEcologyBiologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Glyphosate, an effective herbicide used worldwide as a weed control, can be transported from application areas to unintended locations. In this study, we use high performance liquid chromatography (HPLC), enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) kits, and liquid chromatography with tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) to quantify concentrations of glyphosate, and the Soil Water Assessment Tool (SWAT) to model transport of glyphosate in the Belize River Watershed. Water samples were collected from two rural communities with rudimentary drinking water systems. Quantification analyses showed that glyphosate was not present in the water samples. The model confirms that glyphosate is not expected to be present in the sampling locations. However, the model did reveal that glyphosate transport to the Belize River may be occurring and identified three subbasins most likely to be at risk due to having the highest percentages of days exceeding the EU standard for glyphosate of 0.1 μg/L. One of these subbasins, located just downstream of the sampling locations, was the most significant contributor of soluble glyphosate to the river (p-values <;0.0). Soluble glyphosate concentrations in this subbasin inflow and outflow exceeded the EU standard by 12.53% and 11.65% of the time, respectively. Additionally, concentrations of glyphosate sorbed to sediment were significantly greater than soluble glyphosate in surface runoff (p-values <;0.0). This work demonstrates a framework for applying SWAT for pesticide transport modeling in developing countries and has the potential to be a powerful and accessible tool for watershed management and measurement of sustainable development progress when monitoring data is unavailable.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,460
Score d'incertitude au seuil0,915

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,193 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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