A quantitative <i>Apis mellifera</i> hazard and risk assessment model (AMHRA) illustrated with the insecticide sulfoxaflor: sulfoxaflor environmental science review part VI
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, conceptual models of the exposure pathways outside the hive and the in-hive distribution of pesticide residues brought to the honeybee hive are presented. The conceptual model is based on the natural life history, behavior and diet of individual honeybees (Apis mellifera). Receptor groups of bees with similar diets and potential exposure are defined. From the conceptual model, a quantitative A. mellifera hazard and risk assessment model (AMHRA) is developed and illustrated using sulfoxaflor (SFX) as a case study. The model estimates the exposure of the receptor groups of honeybees within a colony via various routes of exposure. The user selects a deterministic mode to obtain hazard quotients (HQ) or a probabilistic mode to obtain risk quotients (RQ). The model was run in the deterministic mode using the pesticide concentrations in nectar and pollen from a field experiment in which SFX was applied to cotton crops at the highest permitted application rate of 101 g a.i. ha−1. Acute and chronic exposure HQ values were calculated for the adult and larval receptor groups. The results showed that the SFX applied at the highest single application rate following the label directions was not hazardous to honeybees. The probabilistic mode was described but not run.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».