Assessment of Pesticide Residues in Vegetables Commonly Consumed in The Democratic Republic of Congo (DRC): Inadequate Agricultural Practices and Potential Impacts for Public Health
Notice bibliographique
Résumé
Pesticides residues in food pose a serious risk to children and adults consuming pesticide-contaminated food. The aim of present study was to assess pesticide residues in vegetables in the Kinshasa and Lubumbashi cities of the Democratic Republic of Congo (DRC). The levels of three pesticide residues were determined by gas chromatography coupled with electron capture detector (ECD) or mass spectrometer-time of flight detector (GC–ECD or GC-MS-TOF) in 96 samples of four vegetables amaranth, spinach, sorrel and sweet potato-leaves purchased from wholesale markets. The Dichlorodiphenyltrichloroethane with its metabolites (3-DDTs), endosulfan and malathion residues were found in 100% of the vegetable samples from Lubumbashi and in 62.5% to 87.5% of all vegetable samples from Kinshasa. Risks were mainly associated with the residues of DDTs pesticides in vegetables. The HQ and HI estimations revealed a serious potential risk to consumers, children particularly. Due to multiple pesticide residues exceeding the MRLs for single residue levels, the consumers are exposed to pesticides, heavily in Lubumbashi. Due to increasing trend in pesticide use, continuous monitoring of pesticide residues in vegetables and other food is recommended in order to develop the base line data on which pesticide regulations could be enhanced in DRC.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».