Exploiting inter-organismal chemical communication for improved inoculants
Notice bibliographique
Résumé
The combination of rising fossil fuel prices and a need to reduce greenhouse gas emissions will lead to expanded use of crop inoculants (bio-fertilizers) both for increased production of biomass (for bio-fuels and soil C storage) and to reduce production of nitrous oxide, through increased reliance on biological nitrogen fixation. Over the last century inoculants have been improved through strain selection, improved carriers (including sterile carriers), and increased cell densities. During the last few decades our understanding of signalling between symbiotic bacteria and plants has expanded enormously, with the signalling between rhizobia and their legume hosts being the model system. Recent work has shown that adverse environmental conditions can inhibit this signalling and that addition of plant-to-microbe signals into inoculants can help overcome this. This is also true of addition of the microbe-to-plant signals that act as the return signals of this system; however, they have also been shown to cause a general and direct stimulation of plant growth that is not yet well understood. Finally, very recent work has shown that some of the plant growth-promoting rhizobacteria produce novel signal compounds that stimulate plant growth. This is a time of rapid increase in understanding with regard to plant-microbe signalling; the use of these signals in commercial inoculants offers a new wave in innovations for this industry at a time when there is great need. Key words: Inoculants, rhizobacteria, rhizobia, signalling
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».