EVALUATION OF ENVIRONMENTAL FATE AND COMPARISON OF PESTICIDES WITH THE MULTIMEDIA MODEL CAPA
Notice bibliographique
Résumé
Este estudo propõe a apresentação de um modelo de \nmultimeios, denominado CAPA, capaz de analisar e comparar \num elenco de 39 pesticidas num ambiente pré-determinado sob \nregime estacionário. O CAPA (Calculadora para Avaliação de \nPesticidas no Ambiente) foi desenvolvido baseado no modelo\nESTAC FATE (desenvolvido pelo Canadian Environmental \nModelling Centre,Trent University, Canadá ). O modelo \nfunciona no Excel, é programado em Visual Basic, usa a \nfugacidade como critério de equilíbrio e avalia os\npesticidas em três diferentes níveis: Nível 1 (equilíbrio), \nNível 2 (equilíbrio com entradas e saídas advectivas e \nreativas) e Nível 3( sem equilíbrio com entradas\ne saídas advectivas e reativas e transporte difusivo entre \nmeios). Cada pesticida é comparado com os demais em função \ndos fatores de bioacumulação (FBA),Persistência (P), \nToxicidade (T) e Transporte de Longo Alcance (TLA).
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».