Assessment\nof Global\nAntibiotic Exposure Risk for\nCrops: Incorporating Soil Adsorption via Machine Learning
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Notice bibliographique
Résumé
The overuse and misuse of antibiotics could significantly increase their accumulation in soils. Consequently, antibiotics possibly enter food chain through crop uptake, posing a threat to global food security. Assessing the exposure risks of antibiotics for crops is crucial for addressing this global issue. In this study, we assessed global antibiotic exposure risk for crops, incorporating a machine learning adsorption model based on 4893 data sets from nine antibiotics. The optimized machine learning adsorption model, using the eXtreme Gradient Boosting algorithm and the class-specific modeling strategy, demonstrated relatively good performance. Notably, we introduced unsaturated soil conditions and considered spatiotemporal variations in soil moisture and temperature for the first time in such a risk assessment. Global distributions of antibiotic exposure risk for crops were predicted for March, June, September, and December. The results indicate that soil moisture significantly influences the exposure risk assessment. Relatively high exposure risk for crops was observed during months with colder local temperatures: generally June for the Southern Hemisphere and December for the Northern Hemisphere. The resulting map highlights high-risk agricultural regions, including southern Canada, western Russia, and southern Australia.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,008 | 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