Low detection of glyphosate in rivers following application in forestry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Glyphosate is the most commonly used herbicide in the world, and is used in agriculture, forestry, and urban settings. In regions with high glyphosate use, such as agricultural, glyphosate and its' major derivative aminomethylphosphonic acid (AMPA) are frequently detected in surface waters. In Canadian forestry glyphosate-based herbicides are used to control vegetation that competes with conifer trees and are applied one to two times during a rotation, leading to infrequent application to the same area. Forestry occurs over a large spatial extent, and the cumulative application in space can lead to a large percentage of the land base receiving an application through time. To assess the frequency and concentration of glyphosate and AMPA in surface waters of a region where forestry is the dominant use sector, we conducted three monitoring programs targeting: (i) immediately after application, (ii) after rainfall, and (iii) cumulative application over a large spatial extent. RESULTS: Across all monitoring programs we collected 296 water samples between August and October from eight river systems over two years and detected glyphosate in one sample at 17 ppb. CONCLUSION: Glyphosate is not likely present in surface waters during baseflow conditions as a result of applications in forestry. Lack of detection is likely because soil capacity to bind glyphosate remains high due to infrequent applications to the same area, and factors that limit sediment transport to surface waters such as buffers. Additional sampling is needed during other stream conditions, ideally spring freshet, to determine peak concentrations. © 2023 National Research Council Canada. Pest Management Science published by John Wiley & Sons Ltd on behalf of Society of Chemical Industry. Reproduced with the permission of the Minister of Innovation, Science, and Economic Development.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».