Impact of Soil Characteristics and Weed Management Practices on Glyphosate and AMPA Persistence in Field Crops Soils from the St. Lawrence Lowlands (Quebec, Canada)
Notice bibliographique
Résumé
The use of glyphosate-based herbicides (GBHs) in industrial agriculture has intensified in the past decades, causing a growing concern about the occurrence and spatial distribution of glyphosate and its principal metabolite, aminomethylphosphonic acid (AMPA), in the environment. In 2014, glyphosate and AMPA content was measured in 45 soils from the St. Lawrence Lowlands (Quebec, Canada) before seeding and at harvest in soybean field crops using various weed management practices with or without GBH applications. At the same time, a recent history of agricultural practices and soil conditions was compiled for the sampled sites. The results of the study show that 91% of the samples contained detectable amount of either glyphosate or AMPA, with maximum values of 0.47 mg·kg−1 and 1.16 mg·kg−1 for glyphosate and AMPA, respectively. Surprisingly, detectable amounts of AMPA were measured in fields not treated with GBHs in 2014, whereas traces of both glyphosate and AMPA were detected in organic field crops, highlighting the potential spreading and/or persistence of both compounds in the environment. Glyphosate content was significantly higher in clay soils rich in exchangeable cations, such as Mg2+, K+ and Ca2+, which can contribute to the retention of glyphosate in soil via complexation processes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».