Laboratory and Field Studies on Bioremediation of Point-source Contamination in Horticultural Crops Using Biobeds
Notice bibliographique
Résumé
Biobeds are technological tools to minimize point-source contamination on productive farms. A four-step workflow for the efficient setting of biobeds in farms and its proof-of-concept is presented: (1) developing a fit-for-purpose pesticide multiresidue analytical method for pesticides in biomatrix; (2) launching biobeds at lab scale for pesticide degradation evaluation; (3) setting up the biobeds in the field; (4) evaluating the pesticide degradation in the biobed during an agricultural year. An ethyl acetate/sodium tetraborate multiresidue method was adapted and validated for 35 pesticides in the biomixture; lab biobeds were installed, and the degradation of 11 pesticides was confirmed. Then, biobeds were installed in two horticultural farms of different productive profiles, considering farmers' conditions, and included in the farmers' routine work. High dissipation rates (∼80%) in both bioreactors were observed for 10 pesticides. This research studies the performance of biobeds in reducing point source contamination and diminishing pesticide concentration from contaminated machinery washings not only at the lab scale but also at in-field experiments performed in productive farms. Moreover, the evaluation of biobeds in actual conditions where different chemical families of pesticides were applied together and the confirmation that repeated applications and accumulation of some compounds throughout the cycle proved biobeds' versatility in diminishing the point of pesticide contamination in farms.
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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 ».