Ecological Impacts of Major Forest-Use Pesticides
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.
Notice bibliographique
Résumé
Assessing the potential for ecological impacts of pesticides requires a hierarchical approach with research ranging from simple laboratory to complex field experiments and operational monitoring. While all levels of study provide useful information, higher tier research has inherently greater environmental relevance and inference potential. In this chapter, selected higher tier studies relating to the use of herbicides glyphosate and triclopyr, as well as the insecticides Bacillus thuringiensis var. kurstaki (Btk) and diflubenzuron in the forest sector are reviewed. These case examples illustrate scenarios in which higher tier studies either negate or support the presumptions of risk derived from results of lower tier experiments. Specifically, assessment of the cases for glyphosate and Btk support their continued judicious use as environmentally acceptable components of integrated vegetation and insect pest management strategies. In contrast, higher level studies confirm risk postulates associated with typical forest-sector use patterns for triclopyr ester and diflubenzuron. Mitigation measures are required to ensure that use of these latter compounds do not pose undue risk to sensitive non-target organisms. In a broader context, the ecological implications of pesticide use in the forest sector must be considered in light of the fact that any management action, including the “no intervention” option, carries both economic and ecological risk. Strict adherence to the weight of scientific evidence principle, incorporation of knowledge gained from all levels of investigation, and a balanced assessment of relative risks of all potential options are considered primary requisites of comprehensive risk analysis and effective decision making.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,007 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,001 |
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.
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 découle