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Enregistrement W7097113128

Canadian Regulatory Goals and Proposed Approach to Buffer Zones

2015· article· en· W7097113128 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePesticide and Herbicide Environmental Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBuffer zoneFlexibility (engineering)Buffer (optical fiber)SprayerAgriculture
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The approach outlined in this document is a concept that is being considered by the Pest Management Regulatory Agency (PMRA), Health Canada, and will involve consultation with all stakeholders, which may result in modification of this approach. The toxicity of a pesticide to non-target organisms is an inherent property of the pesticide’s active ingredient and is used by the PMRA to establish pesticide-specific buffer zones. As agricultural pesticides are applied across Canada under a wide range of conditions, there is a need to refine the way in which buffer zones are determined to reflect the variability between sensitive habitats, operational configurations (i.e., meteorological conditions and sprayer configurations), and advances in application technology. This document outlines a proposed strategy for a new flexible approach to modify pesticide-specific buffer zones for agricultural applications of pesticides. This approach will allow applicators to modify the labelled pesticide-specific buffer zones by a site-specific multiplier based on the characteristics of the sensitive aquatic habitat, the application equipment and meteorological conditions. In this manner, the observed buffer zone will be pesticide-, site-, and operationally-specific. It is believed that the proposed approach is ‘risk neutral’; that is, it will provide the PMRA and the applicator with considerably more flexibility than is presently allowed without increasing risk to the 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,739

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0130,007
Communication savante0,0140,004
Science ouverte0,0110,005
Intégrité de la recherche0,0130,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,184 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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