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Enregistrement W4399360276 · doi:10.1016/j.envpol.2024.124333

The fate of 17β-estradiol in snowmelt from a field with a history of manure application: A laboratory simulation and field study

2024· article· en· W4399360276 sur OpenAlexafffund
Haven S.J.S. Soto, Inoka Amarakoon, Nora J. Casson, Darshani Kumaragamage, Henry F. Wilson

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Pollution · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of WinnipegUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSnowmeltManureEnvironmental scienceSurface runoffHydrology (agriculture)Surface waterEnvironmental chemistryEnvironmental engineeringAgronomyChemistryEcologyGeologyGeotechnical engineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

17β-estradiol is a naturally occurring estrogen, and livestock manure applied to agricultural fields is a major source to the environment. Liquid swine manure is widely applied to agricultural fields in the Canadian Prairies, a region where the majority of the annual runoff occurs during a brief snowmelt period over frozen soil. Transport of estrogens from manure amendments to soil during this important hydrological period is not well understood but is critical to mitigating the snowmelt-driven offsite transport of estrogens. This study quantified the concentration and load of 17β-estradiol in snowmelt from an agricultural field with a history of manure application under manure application methods: no manure applied, manure applied on the sub-surface, and on the surface, using a laboratory simulation study with flooded intact soil cores and a field study during snowmelt. A higher concentration of 17β-estradiol was in the laboratory simulation than in the field (mean laboratory pore water = 1.65 ± 1.2 μg/L; mean laboratory flood water = 0.488 ± 0.58 μg/L; and mean field snowmelt = 0.0619 ± 0.048 μg/L). There were no significant differences among manure application methods for 17β-estradiol concentration. Laboratory pore water concentrations significantly increased over time, corresponding with changes in pH. In contrast, there was no significant change in the field snowmelt concentrations of 17β-estradiol over time. However, for both laboratory simulation experiments and field-based snowmelt experiments, mean concentrations of 17β-estradiol were higher with subsurface than surface-applied manure, and the cumulative load of 17β-estradiol was significantly higher in the sub-surface than in surface applied. The mean cumulative load from the field study across all treatments (6.91 ± 3.7 ng/m2) approximates the magnitude of 17β-estradiol that could be mobilized from manured fields. The sub-surface application of manure seems to increase the persistence of 17β-estradiol in soil, thus enhancing the potential loss to snowmelt runoff.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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