Pesticide residues in fresh fruits imported into the United Arab Emirates
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
Pesticides are a major public health issue connected with excessive use because they negatively impact health and the environment. Pesticide toxicity has been connected to various human illnesses by means of pesticide exposure in direct or indirect ways. A total of 4513 samples of imported fresh fruits were collected from Dubai ports between 2018 to 2020. Their contamination by pesticides was evaluated using gas chromatography combined with mass spectrometry (GC-MS/MS) and liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS/MS). The display of monitoring results was based on the Maximum Residue Limit (MRL) standard as per the procedures of the European Union. Eighty-one different pesticide residues were detected in the tested fruit samples. In 73.2% of the samples, the pesticide levels were ≥ MRL, while 26.8% were > MRL standards. Chlorpyrifos, carbendazim, cypermethrin, and azoxystrobin were the most frequently detected pesticides in more than 150 samples. Longan (81.4%) and rambutan (66.7%) showed the highest number of imported samples with multiple pesticide residues > MRL. These results highlight the need to continuously monitor pesticide residues in fruits, particularly samples imported into the United Arab Emirates (UAE). Fruit samples with residues > MRL are considered unfit for consumption and prevented from entering commerce in the UAE.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 découle