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Enregistrement W2046986826 · doi:10.1080/00103624.2012.758280

Effects of Bacterial and Fungal Inoculants in a Loess Soil Amended with Various Phosphorus Sources on Pea Growth and Phosphorus Uptake

2013· article· en· W2046986826 sur OpenAlexaff
Yinghe Xie, Q. C. Hu, Hong Jian-ping, T. Q. Zhang

Notice bibliographique

RevueCommunications in Soil Science and Plant Analysis · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLegume Nitrogen Fixing Symbiosis
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrobial inoculantPhosphorusBioavailabilityPhosphoriteChemistrySoil waterAgronomyShootPhosphate solubilizing bacteriaLoessAmendmentInoculationHorticultureRhizosphereAnimal scienceRhizobacteriaBacteriaBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We evaluated the effects of microbial inoculants in a loess soil amended with various phosphorus (P) sources on pea growth and P uptake (PU). Treatments included factorial combinations of three treatments (noninoculation, NI; bacteria, BA; and fungi, FU) and three P sources (no P, NP; calcium superphosphate, SP; and rock phosphate, RP). Compared with NI, soils inoculated with BA and FU and receiving NP and SP increased pea shoot and total biomass, with greater increases with BA than with FU. Both BA and FU stimulated root growth, regardless of P addition. Compared to NI, PU with BA increased by 26, 59, and 83% in soils amended with RP, SP, and NP, respectively, whereas with FU it increased by 25% with SP and 48% with NP, with no effects with RP. The results indicate that BA can increase bioavailability of soil P, whereas FU may promote plant utilization of bioavailable P existing in soil.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,199 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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