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Enregistrement W4413110638 · doi:10.1002/ps.70126

An overview of agricultural neonicotinoid regulation in the <scp>EU</scp> , <scp>Canada</scp> , and the <scp>United States</scp>

2025· review· en· W4413110638 sur OpenAlexaboutno aff
Katherine Dentzman, Derek Franklin, Edem Avemegah, Jessica R. Goldberger

Notice bibliographique

RevuePest Management Science · 2025
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueInsect and Pesticide Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Food and AgricultureU.S. Department of Agriculture
Mots-clésAgricultureChemistryBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neonicotinoids are a widely used class of insecticides partly due to their low acute risk to non-target organisms. However, increasing concerns over their long-term chronic effects on pollinators and other species of concern have led to increased governmental regulations since the mid-2010s, particularly in agricultural settings. These regulations have varied in terms of approach, geography, and timeline, starting with a ban implemented by the European Union (EU) and evolving into exemption-based regulations across two Canadian provinces and five US states as of this writing. While the landscape of neonicotinoid regulation in agriculture is rapidly evolving, it is pertinent to review what contexts led to different regulatory approaches in each of these cases, what templates for regulation exist, and what the consequences of such approaches have been up to this point. This review aims to enhance understanding of the potential future of agricultural neonicotinoid regulation across time and space. © 2025 The Author(s). Pest Management Science published by John Wiley & Sons Ltd on behalf of Society of Chemical Industry.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,834
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,261 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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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