Using the Pesticide Toxicity Index to show the potential ecosystem benefits of on‐farm biobeds
Notice bibliographique
Résumé
The influent and effluent of two single-cell biobeds (Province of Alberta, Canada) and two dual cell-biobeds (Province of Saskatchewan, Canada) were monitored during a number of growing seasons. A total of 59 unique pesticide active ingredients were detected, with all biobed influent samples (n = 54) and 93% of effluent samples (n = 54) containing pesticide mixtures. About one-half of the effluent samples in both single-cell (56%) and dual-cell (45%) biobeds contained active ingredients that have Groundwater Ubiquity Score (GUS) values >2.8 and so were more likely to move through the biomatrix materials into effluent. The Pesticide Toxicity Index (PTI) calculated for aquatic indicator species (i.e., vascular and nonvascular plants, invertebrates, and fish) was always larger for influent samples (e.g., median PTI >500 for invertebrates in dual-cell biobed) than effluent samples (i.e., median PTI <1). As such, this study demonstrates the potential ecosystem benefits of the broad adoption of on-farm biobeds in the Canadian Prairies for recycling tank rinsate as a strategy to accelerate a green economy. Although biobeds were highly effective in reducing the concentrations for pesticides with a wide range of soil organic carbon coefficient and half-life values, the biobed effectiveness was relatively poor for the herbicides clopyralid, diclofop, fluroxypyr, and imazethapyr. Clopyralid (3.02), fluroxypyr (3.70), and imazethapyr (3.90) all have relatively high GUS values (>2.8) and are thus more likely to be detected in effluent than active ingredients with smaller GUS values. This suggests that further improvements in biosystem design need to be made for optimizing the recycling of these pesticides.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».