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Record W7046874856

Effet du biochar sur l'enlèvement à long terme de pesticides dans des marais filtrants plantés et non plantés pour le traitement de l'eau de ruissellement agricole

2023· other· fr· W7046874856 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePolyPublie (École Polytechnique de Montréal) · 2023
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPollution preventionPesticideEnvironmental pollutionAgricultural pollution
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

RÉSUMÉ: L'agriculture est considérée comme l'un des secteurs qui consomment le plus d'eau sur la planète. Compte tenu de l'augmentation des activités humaines, d'énormes quantités de polluants sont déversées quotidiennement dans l'environnement. L'une des pratiques de l'agriculture moderne à fort impact est l'utilisation excessive et incontrôlée de pesticides pour élargir les limites agricoles et/ou augmenter les rendements des cultures. Cependant, cela pose l'un des plus gros problèmes, car ces composés peuvent pénétrer les nappes phréatiques ou les eaux de surface, affectant la faune, la flore et éventuellement contaminant l'eau brute utilisée pour la consommation d'eau potable Par conséquent, il est important d'évaluer et de développer des technologies durables pour compléter les limites existantes et réduire le problème de la pollution de l'eau. De nos jours, les technologies vertes sont utilisées grâce à l'interaction entre le sol, les plantes et les micro-organismes qu'elles abritent, comme c'est le cas des marais filtrants. Depuis 2019, le projet Traversy a été développé au Jardin botanique de la Ville de Montréal afin d'analyser l'efficacité des marais filtrants dans le traitement de différents pesticides (atrazine, CAP et Gly). Au cours des années 2019 et 2020, l'utilisation de biochar dans le ruissellement agricole a montré des résultats satisfaisants en termes d'élimination des pesticides des eaux de ruissellement. C'est pourquoi, en 2021, l'objectif général de ce projet a été de déterminer l'effet de l'ajout de biochar au substrat des marais filtrants sous-surface à flux horizontal sur l'élimination à long terme du glyphosate dans les eaux de ruissellement agricoles. Le projet a été réalisé en deux parties. La première expérience était basée sur l'échantillonnage de mésocosmes au Jardin Botanique, dans lesquels les pesticides sorbés par le biochar dans les mésocosmes plantés et non plantés ont été quantifiés après deux saisons d'opération, à l'aide de la chromatographie liquide à haute performance – Spectrométrie de masse à haute résolution (HPLC-HRMS). La deuxième expérience était basée sur la détermination de l'isotherme d‘adsorption du biochar. Les résultats de ce projet sur 3 ans ont montré une élimination stable et efficace du glyphosate ainsi que d'autres pesticides dans les traitements utilisant le biochar, suggérant que son efficacité est restée constante tout au long de la période d'application et d'opération entre 2019 et 2021. Les résultats de 2021 ont démontré un pourcentage élevé d'élimination du glyphosate dans le substrat pour l'ensemble des traitements, avec une élimination d'environ 88 %. De même, en ce qui concerne l'influence des plantes sur l'élimination du pesticide, selon la concentration captée par le biochar, une moyenne de 62,5 ng/g a été observée dans le traitement planté (SC B3), tandis que dans le traitement non planté (BC NP), une moyenne de 78,8 ng/g de glyphosate a été mesurée.» ABSTRACT: Agriculture is considered one of the sectors that consume the most water on the planet. Given the increase in human activities, enormous amounts of pollutants are discharged into the environment daily. One of the high-impact practises in modern agriculture is the excessive and uncontrolled use of pesticides to expand agricultural boundaries and/or increase crop yields. However, this poses one of the biggest problems because these compounds can penetrate groundwater or surface water, affecting fauna, flora, and eventually contaminating raw water used for drinking purposes. Therefore, it is important to evaluate and develop sustainable technologies to complement existing limitations and reduce water pollution issues. Nowadays, green technologies are being used through the interaction between soil, plants, and the microorganisms they host, such as in the case of artificial wetlands. Since 2019, the Traversy project has been developed at the Montreal Botanical Garden to analyze the effectiveness of artificial wetlands in treating various pesticides. In the years 2019 and 2020, the use of biochar in agricultural runoff has shown satisfactory results in terms of pesticide removal from runoff water. That's why, in 2021, the general objective of this project was to determine the effect of adding biochar to the substrate of subsurface horizontal flow artificial constructed wetlands on the long-term elimination of glyphosate in agricultural runoff water. The project was carried out in two parts. The first experiment was based on sampling mesocosms at the botanical garden, in which pesticides sorbed by biochar in planted and non-planted mesocosms were quantified after two operating seasons using High-performance liquid chromatography – Resolution mass spectrometry (HPLC-HRMS). The second experiment was based on determining the adsorption isotherm of biochar. The results of this project over 3 years have shown a stable and effective elimination of glyphosate as well as other pesticides in treatments using biochar, suggesting that its effectiveness remained consistent throughout the application and operation period between 2019 and 2021. The results from 2021 demonstrated a high percentage of glyphosate removal in the substrate for all treatments, with an elimination rate of approximately 88%. Similarly, regarding the influence of plants on pesticide elimination, based on the concentration captured by the biochar, an average of 62.5 ng/g was observed in the planted treatment (SC B3), while in the non-planted treatment (BC NP), an average of 78.8 ng/g of glyphosate was measured.»

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.003
Threshold uncertainty score0.010

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.240
Teacher spread0.229 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2023
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