Developing methods to monitor current-use pesticides in headwater streams
Notice bibliographique
Résumé
Challenged to meet the food needs of a growing global population in an environment increasingly impacted by climate change, producers have relied on agricultural intensification to bolster crop yields. However, the proliferation of pesticides in modern agriculture presents a significant threat to freshwater resources and ecosystems. A comprehensive understanding of the presence of agrochemical residues in the environment is critical for assessing sustainable agriculture practices and guidelines for the protection of aquatic life.This research project worked to develop methods for the monitoring of current-use pesticides in agricultural streams: the oft-overlooked small waterways bordering cultivated lands that are the initial point of entry for agrochemical contamination into a watershed. Sampling was conducted in and around the floodplain of Lac Saint-Pierre (LSP), an area of great ecological importance that is now one of the most heavily modified watersheds in Eastern Canada.In total, over two hundred samples were collected from thirty-two sites in five field sampling campaigns over two years, including samples of stream waters, streambed sediments, and periphyton biofilms, where available. A novel method of chemical analysis was developed using ultra-high-performance liquid chromatography coupled to tandem mass spectrometry (UHPLC-MS/MS) for the quantitative detection of 31 physiochemically-diverse current-use pesticides in aqueous samples. The application of online solid phase extraction (SPE) with a hydrophilic-lipophilic balance (HLB) column allowed for minimal sample manipulation and analysis of stream water samples within hours of collection in the field. A complimentary method was developed employing pressurized liquid extraction (PLE) to extract pesticide residues from streambed sediments. Pesticide data obtained from the field sampling campaigns was compiled into a robust dataset and correlations were identified between agricultural land use within the catchment areas and the presence of pesticides.This research project involved an ambitious effort to develop novel analytical methods for simplified multiresidue pesticide analysis and demonstrate their utility with application to headwater streams in the field. As global pesticide use continues to grow, it is hoped that the knowledge contributions of this research project will support future efforts to monitor pesticide contamination and protect our water resources
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».