Pestizidrückstände auf Bio-Produkten - Beurteilung der Kontaminationswege am Beispiel Bio-Wein

Im Zentrum der Diskussion um Pestizidkontaminationen von biologisch erzeugten Lebensmitteln steht die Frage: „Wie viel Bio bekommt der Konsument, die Konsumentin beim Kauf von Bio - Lebensmitteln?". In dieser Arbeit wird ein Überblick über die in der Literatur verfügbaren Daten zur Rückstandsbelastung von Gemüse und Früchten gegeben und es werden Vergleiche zwischen biologisch und nicht biologisch produzierten Produkten angestellt. Die Literaturdaten werden ergänzt mit Messwerten zu Trauben und Wein, die das Amt für Lebensmittelkontrolle der Kantone AR, AI, GL und SH im Laufe der letzten Jahre in Kooperation mit dem Forschungsinstitut für biologischen Landbau (FiBL) generiert hat. Im speziellen werden detaillierte Messwerte aus verschiedenen Rebbergen zur Abdrift von Pestiziden wiedergegeben und kommentiert. All diese Messdaten bilden eine fundierte Basis für die Beantwortung der Frage nach möglichen Kontaminationswegen und nach der oftmals zitierten „natürlichen Hintergrundbelastung“. Pestizidrückstände in Biowein sind zu minimieren. Darin sind sich alle einig. Dabei stehen nicht humantoxikologische Interessen im Vordergrund, sondern der berechtigte Wunsch der Konsumentenschaft und auch der Bioproduzenten nach möglichst viel „Bio“. Rückstände in Biowein sind ein Indiz dafür, dass Pestizide an Orte gelangen, wo sie nicht hingehören. Wenn Wirkstoffe in Form von Abdrift über den Feldrand hinausgelangen, sind Flora und Fauna als Nichtzielorganismen betroffen. Das Thema „Verbraucherschutz“ steht also in einem direktem Zusammenhang mit Aspekten des Umweltschutzes. Am Schluss der Arbeit werden Empfehlungen für die verschiedenen Interessengruppen aufgeführt, um einen zielgerichteten Pestizideinsatz, eine Minimierung der Rückstandsbelastung von Bioprodukten und auch eine bessere Rechtssicherheit zu erreichen

Tomo-PIV in a patient-specific model of human nasal cavities: a methodological approach

The human nose serves as the primary gateway for air entering the respiratory system and plays a vital role in breathing. Nasal breathing difficulties are a significant health concern, leading to substantial healthcare costs for patients. Understanding nasal airflow dynamics is crucial for comprehending respiratory mechanisms. This article presents a detailed study using tomo-Particle Image Velocimetry (PIV) to investigate nasal airflow dynamics while addressing its accuracy. Embedded in the OpenNose project, the work described aims to provide a validation basis for different numerical approaches to upper airway flow. The study includes the manufacturing of a transparent silicone model based on a clinical CT scan, refractive index matching to minimize optical distortions, and precise flow rate adjustments based on physiological breathing cycles. This method allows for spatial high-resolution investigations in different regions of interest within the nasopharynx during various phases of the breathing cycle. The results demonstrate the accuracy of the investigations, enabling detailed analysis of flow structures and gradients. This spatial high-resolution tomo-PIV approach provides valuable insights into the complex flow phenomena occurring during the physiological breathing cycle in the nasopharynx. The study’s findings contribute to advancements in non-free-of-sight experimental flow investigation of complex cavities under nearly realistic conditions. Furthermore, reliable and accurate experimental data is crucial for properly validating numerical approaches that compute this patient-specific flow for clinical purposes

Analysis of Process Data to Advance Computer-Based Assessments in Multilingual Contexts

Unlike traditional large-scale assessments, computer-based assessments collect process data that provide information about test-takers actions in the assess ment platform while solving test items, for example, response and reaction times, number of clicks, and skipping. In computer-based assessments in multilingual con texts, the comparability of test scores across different assessment languages is essential and challenges assessment design principles regarding fairness. To achieve comparability, test items must be independent of language specificities, test-takers should be homogeneous in their ability to solve the test items, and the test setting must be standardized across test-takers. Using process data in assessments is often limited to identifying cognitive response mechanisms. On the other hand, little is known about how process data can contribute to multilingual assessments’ test development and administration process, hence, quality assurance. Based on the existing literature, we conceptualize a framework with five aspects of how process data can be used for assessment quality improvement. In addition, we set these aspects in the context of computer-based assessments in multilingual contexts. We illustrate three ways in which process data can contribute to the quality assurance of standardized educational computer-based assessments: (a) assisting in identifying suspicious items or blocks across different languages, (b) investigating potential issues of position effects and how they might affect different languages, and (c) clustering test-takers to understand their evolving behavior. This strand of research aims to better understand how process data in computer-based assessments can contribute to quality assurance and inform assessment developers, practitioners, and researchers in large-scale assessments