Assessment of insecticide risk quantification methods: Introducing the Pesticide Risk Tool and its improvements over the Environmental Impact Quotient
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tools for quantifying nontarget pesticide risks have long been used for documenting the benefits of Integrated Pest Management (IPM) programs. One resource receiving little attention is the Pesticide Risk Tool (PRT), developed by the IPM Institute in Madison, WI. The PRT includes 15 indices and uses a probabilistic approach to assess the risk for the environmental and human health effects of insecticides, fungicides, and herbicides. In this article, we compare the PRT to the Environmental Impact Quotient (EIQ) to highlight the PRT’s approach to characterizing risk and several improvements over the EIQ. Comparing the calculated risk scores between the EIQ and PRT shows a similar trend with organophosphate insecticides, usually reflecting the highest toxicity risks, with more pronounced differences for pyrethroids and neonicotinoids, but exact toxicity rankings differ. Advantages of the PRT over the EIQ include the probabilistic approach to quantify risk and reliance on field impact data where available, the use of raw data for inputs versus a scoring system, correction of known issues with the EIQ, and its greater diversity of risk indices. Some disadvantages of the PRT include its lack of data on discontinued products, the absence of a total risk score, use of different scoring scales between indices, and its cost. However, given the pros and cons of each method, we believe the PRT to be a useful tool for researchers, extension professionals, and growers who wish to account for environmental and human health risks when building IPM programs.
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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 | 0,045 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».