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Enregistrement W2544932924

Valuing life in our soils: Effects of microbial activity in vermicompost tea on sunflower fitness

2014· article· en· W2544932924 sur OpenAlexaffvenue
Alexandra Pulwicki

Notice bibliographique

RevueJournal of undergraduate research in Alberta · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueNematode management and characterization studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNutrientSoil waterBiomass (ecology)SunflowerAgronomyVermicompostHelianthusBiologyEnvironmental scienceEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vermicompost tea (VCT) is a concentrated solution of microbes and nutrients that has been shown to increase plant fitness. This study investigated the effects of microbes and nutrients in VCT on the fitness of sunflower ( Helianthus annuus ) under ideal-water and drought-simulated conditions. Three treatments (water, VCT without microbes, and VCT) were applied to groups of twenty greenhouse-grown sunflowers under ideal-water and drought-simulated conditions. Growth rates and plant biomass were measured as proxies for fitness. Bacterial plates and carbon dioxide respiration tests measured soil microbial activity. We found that VCT increased plant growth rate and biomass under drought-simulated conditions and decreased plant growth rate and biomass under ideal-water conditions. VCT without microbes decreased plant fitness under both water regimes. Given that bacterial abundance was highest in soils with VCT added, the differing effects of VCT under ideal-water and drought-simulated conditions may have been due to the presence of different microbial communities. For example, certain microbes can increase drought-tolerance of plants by solubilizing limiting nutrients, while others can harm plants when water is in excess due to anaerobic processes. Plant-microbe symbiotic relationships, nutrient availability and hydrological factors need to be considered when evaluating the potential benefits of VCT application to agricultural crops.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,773
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,273 · 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
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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