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Enregistrement W2318056064 · doi:10.1139/cjb-2012-0226

Synergistic effect of a phosphate-solubilizing fungus and an arbuscular mycorrhizal fungus on leucaena seedlings in an Oxisol fertilized with rock phosphate

2013· article· en· W2318056064 sur OpenAlexvenueno aff
Nelson Osorio, Mitiku Habte

Notice bibliographique

RevueBotany · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad Nacional de ColombiaDepartamento Administrativo de Ciencia, Tecnología e Innovación (COLCIENCIAS)
Mots-clésLeucaenaBiologyLeucaena leucocephalaOxisolPhosphoriteFungusInoculationBotanyPhosphateRhizosphereHorticultureAgronomySoil waterBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A greenhouse experiment was conducted to determine the effects of a phosphate-solubilizing fungus (Mortierella sp.) and an arbuscular mycorrhizal fungus (Glomus fistulosum (Skou and Jakobsen)) in enhancing plant Pi uptake and growth of Leucaena leucocephala (Lam.) grown in an Oxisol fertilized with graded amounts of rock phosphate (RP). For this purpose, a surface soil sample was fertilized with four levels of the Huila RP (P = 0, 150, 300, and 600 mg·kg −1 ) and inoculated with none, one, or both fungi. In the unfertilized soil, leucaena plants grew poorly and there was no plant response to individual or dual inoculation. When RP was added G. fistulosum significantly increased plant Pi uptake and growth, the effect of inoculation was significantly higher at the P levels of 300–600 mg·kg −1 . Mortierella sp. was highly effective in increasing plant P uptake and growth of mycorrhizal leucaena, but it was ineffective in nonmycorrhizal leucaena across the RP gradient. The synergistic effects of dual inoculation were more evident on plant Pi uptake than on growth. The results indicate that the phosphate-solubilizing fungus effect was limited by soil Pi sorption. This limitation likely was overcome by the mycorrhizal association, which allowed a more efficient capture of the Pi released due to RP dissolution.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations51
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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