Determination of multi pesticide residues in leaf and needle samples using a modified QuEChERS approach and gas chromatography-tandem mass spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
In order to gain a better insight into pesticide and pollutant exposure in forests, a rapid and sensitive gas chromatography-tandem mass spectrometry (GC-MS/MS) method for the determination of 208 pesticide residues in leaves and needles has been established. The modified QuEChERS (quick, easy, cheap, effective, rugged and safe) approach uses 2 g of homogenized sample, acetonitrile and water as extraction agents, combined with citrate buffer for the following salting out step. The limits of quantification (LOQs) were determined to 0.0025-0.05 mg kg-1, respectively. Calibration curves showed a linear range between the respective LOQ and 1.0 mg kg-1 with coefficients of determination (R2) ≥ 0.99 for all analyzed pesticides. The recovery rates ranged from 69.7% to 92.0% with a relative standard deviation below 20%. The analysis of beech leaves, spruce and pine needles (each n = 3) provided a proof of concept for the developed methodology and revealed the presence of six pesticide residues (boscalid, epoxiconazole, fenpropimorph, lindane, terbuthylazine, terbuthylazine-desethyl). The results underline the strong need for systematic surveillance of the uncontrollable exposure of pesticides to nature.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».