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Enregistrement W4211205190 · doi:10.53660/clm-100-120

Agrotóxicos em poços artesianos do Sudoeste paranaense e alterações genéticas em indivíduos abastecidos por esses poços

2022· article· pt· W4211205190 sur OpenAlexaff
Diana Paula Perin, Alini de Almeida, Edinéia Paula Sartori Schmitz, Vitória Karolini Fieldkircher, Flavio Sokal, Denise Palma, Liziara da Costa Cabrera, Gisele Louro Peres, Dalila Moter Benvegnú

Notice bibliographique

RevueConcilium · 2022
Typearticle
Languept
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePesticide and Herbicide Environmental Studies
Établissements canadiensDiscovery Air (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsMolecular biologyBiologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Os pesticidas são usados para controle de insetos e ervas daninhas, porém, podem contaminar diversos cursos d’água. Assim, esta pesquisa vem na perspectiva de avaliar a exposição a agrotóxicos da comunidade rural de um município localizado no sudoeste paranaense através da identificação de princípios ativos de defensivos agrícolas, da caracterização físico-química e microbiológica da água de poços artesianos, aliado a análise de frequência de micronúcleos e brotos nucleares em linfócitos dos indivíduos abastecidos por estes poços. Os resultados mostram a presença de diversas moléculas de agrotóxicos nas amostras analisadas, variando de duas a nove moléculas por poço. Os agrotóxicos mais encontrados foram o pirimicarb e imazetapir. Algumas das moléculas ultrapassaram o valor permitido pela legislação em águas para o consumo. As análises físico-químicas e microbiológicas encontram-se dentro dos valores estabelecidos para consumo. Duas das comunidades apresentam médias significativamente maiores de brotos em comparação ao grupo controle e o poço com maior número de agrotóxicos apresentou maior frequência de micronúcleos em relação ao grupo controle.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,273
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0530,005

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 GPT0,235
Écart entre enseignants0,217 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2022
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Résumé présentoui

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