GLYPHOSATE (N-(PHOSPHONOMETHYL)GLYCINE) CONCENTRATIONS IN WATER COURSES – SYSTEMATIC REVIEW AND SCIENTOMETRIC ANALYSIS
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Glyphosate, which degrades into aminomethylphosphonic acid (AMPA), is the most widely used active ingredient in herbicides worldwide. Both compounds can enter aquatic systems through surface runoff, leaching, spray drift, and irrigation, leading to water contamination and subsequent incorporation into the food chain. This study aimed to perform a systematic review and scientometric analysis of research published between 2015 and 2025 on glyphosate and AMPA concentrations in surface and groundwater, and to compare geographically detected concentrations with national regulatory thresholds. A systematic review was conducted following the PRISMA protocol, complemented by scientometric analysis. Literature searches were performed in the Web of Science, PubMed, ScienceDirect, and SciELO databases. A total of 127 articles reporting glyphosate and AMPA concentrations in surface and groundwater were selected. The countries contributing the largest number of studies were Argentina, Brazil, Canada, the United States, Mexico, and Italy. Scientometric analysis revealed that these nations not only dominate research output but also constitute the most influential co-citation networks, with the most frequently cited study originating from the United States. The highest concentration reported was in Brazil (8,700 µg/L), which is 133 times above the Brazilian regulatory limit (65 µg/L). Statistical analyses further showed that glyphosate concentrations vary significantly by geographic region, with notable differences between Europe and North America. Glyphosate concentrations frequently exceed national maximum permissible limits, even in countries with stringent legislation such as those in Europe, where values surpassed the legal threshold of 0.1 µg/L at multiple sites. These findings underscore the widespread nature of glyphosate contamination and highlight the need for stronger monitoring and regulatory enforcement.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 découle