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Enregistrement W4226086584 · doi:10.37247/paenvr2ed.2.2022.15

Low-Level Groundwater Atrazine in High Atrazine Usage Nebraska Counties: Likely Effects of Excessive Groundwater Abstraction

2022· book-chapter· en· W4226086584 sur OpenAlexaff
Moses New‐Aaron, Olufemi Abimbola, Raheleh Mohammadi, Oluwaseun Famojuro, Zaeema Naveed, Azar M. Abadi, Jesse E. Bell, Shannon L. Bartelt‐Hunt, Eleanor G. Rogan

Notice bibliographique

RevueVide Leaf, Hyderabad eBooks · 2022
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater Quality and Resources Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCollege of Public Health, University of Nebraska Medical CenterU.S. Geological SurveyUniversity of Nebraska Medical Center
Mots-clésAtrazineGroundwaterEnvironmental scienceHydrology (agriculture)Water resource managementGeologyPesticideEcologyBiologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent studies observed a correlation between estrogen-related cancers and groundwater atrazine in eastern Nebraska counties. However, the mechanisms of human exposure to atrazine are unclear because low groundwater atrazine concentration was observed in counties with high cancer incidence despite having the highest atrazine usage. We studied groundwater atrazine fate in high atrazine usage Nebraska counties. Data were collected from Quality Assessed Agrichemical Contaminant Nebraska Groundwater, Parameter-Elevation Regressions on Independent Slopes Model (PRISM), and water use databases. Descriptive statistics and cluster analysis were performed. Domestic wells (59%) were the predominant well type. Groundwater atrazine was affected by well depth. Clusters consisting of wells with low atrazine were characterized by excessive groundwater abstraction, reduced precipitation, high population, discharge areas, and metropolitan counties. Hence, low groundwater atrazine may be due to excessive groundwater abstraction accompanied by atrazine. Human exposure to atrazine in abstracted groundwater may be higher than the estimated amount in groundwater. www.videleaf.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,688
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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