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Enregistrement W4220855023 · doi:10.3390/agronomy12030673

Use of Copper-Based Fungicides in Organic Agriculture in Twelve European Countries

2022· article· en· W4220855023 sur OpenAlexaboutno aff
Lucius Tamm, Barbara Thuerig, Stoilko Apostolov, Hugh Blogg, Esmeralda Borgo, Paola E. Corneo, Susanne Fittje, Michelangelo de Palma, Ádám Donkó, Catherine Experton, E. Marin, Ángela Morell Pérez, Ilaria Pertot, Anton Rasmussen, Håvard Steinshamn, Airi Vetemaa, Helga Willer, Joelle Herforth‐Rahmé

Notice bibliographique

RevueAgronomy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAnimal Ecology and Behavior Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorsk institutt for BioøkonomiForschungsinstitut für biologischen LandbauEuropean CommissionFondazione Edmund Mach
Mots-clésOrganic farmingAgricultureAgricultural scienceFungicideEuropean unionAgricultural economicsPesticideCropYield (engineering)Quarter (Canadian coin)Environmental scienceBusinessToxicologyEnvironmental protectionGeographyAgronomyBiologyForestryEconomicsInternational trade

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The reduction of copper-based plant-protection products with the final aim of phasing out has a high priority in European policy, as well as in organic agriculture. Our survey aims at providing an overview of the current use of these products in European organic agriculture and the need for alternatives to allow policymakers to develop strategies for a complete phasing out. Due to a lack of centralized databases on pesticide use, our survey combines expert knowledge on permitted and real copper use per crop and country, with statistics on organic area. In the 12 surveyed countries (Belgium, Bulgaria, Denmark, Estonia, France, Germany, Hungary, Italy, Norway, Spain, Switzerland, and the UK), we calculated that approximately 3258 t copper metal per year is consumed by organic agriculture, equaling to 52% of the permitted annual dosage. This amount is split between olives (1263 t y−1, 39%), grapevine (990 t y−1, 30%), and almonds (317 t y−1, 10%), followed by other crops with much smaller annual uses (<80 t y−1). In 56% of the allowed cases (countries × crops), farmers use less than half of the allowed amount, and in 27%, they use less than a quarter. At the time being, completely abandoning copper fungicides would lead to high yield losses in many crops. To successfully reduce or avoid copper use, all preventive strategies have to be fully implemented, breeding programs need to be intensified, and several affordable alternative products need to be brought to the market.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations123
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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