Degradation and residue dynamics of fluazinam in diverse indian soil types and water pH conditions: a comprehensive study using kinetic models
Notice bibliographique
Résumé
Fluazinam a promising fungicide, is not yet registered in India. Consequently it is important to study the dissipation of its specific formulation in Indian soil and water. This study focuses on the degradation and residue dynamics of Fluazinam (40% SC) in different soil types (alluvial, lateritic, coastal saline and black) and water pH (4.0, 7.0, 9.2). Adsorption kinetic models suggested that the half-life period (days) varies among soils following the order lateritic (Jhargram), 54.07 > alluvial (Mohanpur), 45.10 > coastal saline (Canning), 28.33 > black (Pune) 26.18. These differences are attributed to soil pH and organic carbon (OC) content, where higher pH levels reduce pesticide adsorption, leading to quicker dissipation, while higher organic carbon content provides more binding sites, slowing down the process. The first order kinetics explained the dissipation better compared to second order model across all soil types. The study also found that the half-life of was lowest at pH 9.2, as compared to pH 7.0, and very high stability at pH 4.0. Additionally, the study introduces an interactive R-based tool for analysing dissipation kinetics and half-life of different pesticides offering a valuable resource for researchers and stakeholders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».