Detection and Concentration of Neonicotinoids and Other Pesticides in Honey from Honey Bee Colonies Located in Regions That Differ in Agricultural Practices: Implications for Human and Bee Health
Notice bibliographique
Résumé
This is a preliminary study conducted to analyze the presence and concentration of pesticides in honey obtained from honey bee colonies located in two regions with managed ecosystems that differ in the intensity and technification of agricultural practices. Fourteen pesticides at variable concentrations were detected in 63% of the samples analyzed. The pesticides most frequently found at higher concentrations were insecticides (neonicotinoids, followed by organophosphates), herbicides, and fungicides. The number, frequency, and concentration of pesticides were higher in samples collected from hives located where intensive and highly-technified agriculture is practiced. Forty-three percent of the samples from that zone had residues of imidacloprid, compared with only 13% of the samples from the less-technified zone. Furthermore, 87.5% of those samples had imidacloprid concentrations that were above sublethal doses for honey bees (>0.25 ng/g) but that are not considered hazardous to human health by the European Commission. The results of this study suggest that honey can be used as a bioindicator of environmental contamination by pesticides, which highlights the need to continue monitoring contaminants in this product to determine the risks of pesticide impacts on pollinator health, on ecosystems, and on their potential implications to human health and other non-target organisms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».