Microbial signaling and plant growth promotion
Notice bibliographique
Résumé
Mabood, F., Zhou, X. and Smith, D. L. 2014. Microbial signaling and plant growth promotion. Can. J. Plant Sci. 94: 1051–1063. The rhizosphere offers a complex microhabitat where root exudates provide a diverse mixture of organic compounds that are used as nutrients or signals by the soil microbial population. On the other hand, these soil microorganisms produce compounds that directly or indirectly assist in plant growth promotion. The widely recognized mechanisms of plant growth promotion are biofertilization, production of phytohormones, suppression of diseases through biocontrol, induction of disease resistance and production of volatile signal compounds. During the past few decades our understanding of the interaction between rhizobacteria and plants has expanded enormously and this has resulted in application of microbial products used as crop inoculants (as biofertilizers), for increased crop biomass and disease suppression. However, this plant–microbe interaction is affected by adverse environmental conditions, and recent work has suggested that inoculants carrying plant-to-bacteria or bacteria-to-plant signals can overcome this and promote plant productivity under stressful environmental conditions. Very recent work has also shown that some plant growth-promoting rhizobacteria secrete novel signaling molecules that also promote plant growth. The use of rhizobacterial signaling in promoting plant growth offers a new window of opportunity, especially when we are looking at plants to provide biofuels and novel bioproducts. Developing technologies that can enhance plant growth and productivity is imperative.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».