Pesticide Residue and Bio-pesticides in Vegetable Crops
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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».