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Enregistrement W1986131429 · doi:10.1111/j.1751-7915.2008.00047.x

Do transgenic plants affect rhizobacteria populations?

2008· review· en· W1986131429 sur OpenAlexaff
Martin Filion

Notice bibliographique

RevueMicrobial Biotechnology · 2008
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiquePlant tissue culture and regeneration
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRhizobacteriaRhizosphereBiotechnologyGenetically modified organismBiologyGenetically modified cropsAdaptabilityEcologyTransgeneBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plant genetic manipulation has led to the development of genetically modified plants (GMPs) expressing various traits. Since their first commercial use in 1996, GMPs have been increasingly used, reaching a global cultivating production area of 114.3 million hectares in 2007. The rapid development of agricultural biotechnology and release of GMPs have provided many agronomic and economic benefits, but has also raised concerns over the potential impact these plants might have on the environment. Among these environmental concerns, the unintentional impact that GMPs might have on soil-associated microbes, especially rhizosphere-inhabiting bacteria or rhizobacteria, represents one of the least studied and understood areas. As rhizobacteria are responsible for numerous key functions including nutrient cycling and decomposition, they have been defined as good indicator organisms to assess the general impact that GMPs might have on the soil environment. This minireview summarizes the results of various experiments that have been conducted to date on the impact of GMPs on rhizobacteria. Both biological and technical parameters are discussed and an attempt is made to determine if specific rhizobacterial responses exist for the different categories of GMPs developed to date.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,259 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations45
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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