Pesticide Residue and Bio-pesticides in Vegetable Crops
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
Intensive vegetable production using pesticides has biggest threat to growers and the consumers. In such instances the accumulation of pesticide residues is increased due to relatively short pre-harvest interval. Use of pesticides without knowing the label claim information increases the cost of production, increases the number of spray and labour cost, ultimately leading to decrease in farmers profitability. Hence, the adoption of pesticide as per label claim is very much essential. The level of residues should be below the maximum residue limit (MRL) at the time of harvest. Most of the detected pesticides in vegetables are not registered by Central Insecticide Board and Registration committee (CIBRC) for use on that specific vegetable which is the off label use of pesticides. Crops grouping is the development of a model that allows extrapolation of residue data from a few representative crops to many other crops in the same group. This allows establishment of residue tolerances for the entire group of crops based on the residue values from certain key crops that are similar. The acceptance of representative crop is a critical component of the savings from using the crop groups. IR-4’s involvement with efforts to remove pesticide residues as a barrier for exports for US-grown specialty crops has been growing in importance over the last 20 years. By establishing a common MRL on a specialty crop from a particular crop protection product use, trade irritants between the two countries can be prevented before they have the potential to become a major problem for specialty crop growers on each side of the border. The U.S./Canadian specialty crop partnership has yielded valuable results for all the stakeholders involved. IR4 signed MOUs with Canada, New Zealand, Brazil, Costa Rica, and Colombia. This model is also much needed for India to regulate the pesticide label claims for numerous crops.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle