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Enregistrement W4410904739 · doi:10.5267/j.ccl.2025.2.003

Tracking movement dynamic of fenitrothion and thiobencarb in rice paddy using a field lysimeters at different levels of soil depth

2025· article· en· W4410904739 sur OpenAlexvenueno aff
Mohamed R. Fouad, Ahmed F. El-Aswad, Maher I. Al

Notice bibliographique

RevueCurrent Chemistry Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant responses to water stress
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLysimeterChemistryFenitrothionPaddy fieldTracking (education)Movement (music)Rice plantField (mathematics)AgronomySoil scienceSoil waterPesticideEnvironmental sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, the movement dynamic of fenitrothion (50% EC) and thiobencarb (50% EC) was investigated using the field lysimeter in the presence of rice plant at four different levels of soil depth. Iodide was used as an indicator of the mobility of these pesticides through the soil in the field lysimeter. Iodide was detected in the leachates collected at level 1 and 2 only, the concentration of iodide collected from level 2 was more than those collected from level 1. The highest breakthrough curve for fenitrothion or thiobencarb was produced from the level 4 (deep level) followed by level 3 while the breakthrough curve of level 1 was the lowest peak. Significant differences were observed among the cumulative amounts of fenitrothion or thiobencarb collected from different depth levels. The pesticide residues in the leachates increase with the depth of soil profile increase. The cumulative amounts of the two tested pesticides were compatible with the concentration of treatments, and were higher in high-treatment (50 μg/g soil) compared with that in low-treatment (25 μg/g soil). Our results obtained leaching of thiobencarb was slightly higher than the leaching of fenitrothion. These results are useful in understanding the movement of pesticides and agrochemicals in the agricultural environment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations11
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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