Comparison of a score-based approach with risk-based ranking of in-use agricultural pesticides in canada to aquatic receptors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The purpose of this paper is to present a new risk-based approach developed by Environment Canada for ranking pesticides and their potential risk to aquatic life. These rankings are compared to those generated using a more traditional score-based approach. Two hundred and twelve active ingredients registered in Canada for use in agricultural field crops were included in this assessment. For each major aquatic taxon assessed (fish, insects, crustaceans, algae, and macrophytes), risk was calculated by dividing the 96-h estimated environmental concentration (modeled using parameters such as the application rate and method as well as physicochemical properties) by HC5 values (obtained through calculations of species sensitivity distribution — based toxicity endpoints). The traditional approach assigned scores based on toxicity endpoints in standard test species as well as physicochemical properties associated with the potential for aquatic contamination. A number of similarities were observed between the rankings but also notable differences. Only 22 active ingredients were common to the top 50 ranking positions from both approaches. The main reasons that accounted for the discrepancies between both rankings were the choice of toxicity endpoints, whether based on single or multiple species; the taxonomic breadth of retained data; the use of scores versus risk quotients; and the choices made in situations where multiple data points were available. We conclude that a risk-based approach that considers a broad representation of species toxicity data and estimates of runoff and drift concentration in receiving aquatic systems (even from generic application scenarios) is a more realistic representation of potential toxicological effects and a superior method of ranking products for the risk they pose to the aquatic environment.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».