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Enregistrement W4200150301 · doi:10.1021/acsenvironau.1c00023

Systematic Underestimation of Pesticide Burden for Invertebrates under Field Conditions: Comparing the Influence of Dietary Uptake and Aquatic Exposure Dynamics

2021· article· en· W4200150301 sur OpenAlex
Benedikt B. Lauper, Eva Anthamatten, Johannes Raths, Maricor J. Arlos, Juliane Hollender

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

RevueACS Environmental Au · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Toxicology and Ecotoxicology
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésPesticideInvertebrateEnvironmental scienceAquatic ecosystemToxicologyEnvironmental chemistryBiologyEcologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

. Toxicokinetic modeling using laboratory-derived uptake and depuration rate constants for azoxystrobin, cyprodinil, and fluopyram showed that despite the highly resolved water concentrations measured, the pesticide burden on gammarids remains underestimated by a factor of 1.9 ± 0.1 to 31 ± 3.0, with the highest underestimations occurring after rain events. Including dietary uptake from polluted detritus leaves and sediment in the model explained this underestimation only to a minor proportion. However, suspended solids analyzed during rain events had high pesticide concentrations, and uptake from them could partially explain the underestimation after rain events. Additional comparison between the measured and modeled data showed that the pesticide depuration in gammarids is slower in the field. This observation suggests that several unknown mechanisms may play a role, including lowered enzyme expression and mixture effects. Thus, it is important to conduct such retrospective risk assessments based on field investigations and adapt the registration accordingly.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,338
Score d'incertitude au seuil0,506

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,236
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