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Enregistrement W2730521611 · doi:10.15359/rca.51-2.7

¿Funcionan realmente los microorganismos de montaña (MM) como estrategia de biofertilización? Un enfoque de ingeniería de biosistemas

2017· article· es· W2730521611 sur OpenAlexaff
Steven Umaña, Karina Rodríguez, Carlos Rojas

Notice bibliographique

RevueRevista de Ciencias Ambientales · 2017
Typearticle
Languees
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and soil sciences
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El uso de microorganismos en aplicaciones ingenieriles, en particular desde un contexto de ingeniería de biosistemas tropicales, es útil para comprender el efecto de variables que determinan la dinámica microbiológica del suelo. Hemos enmarcado y diseñado el presente estudio dentro de esos esfuerzos para documentar el potencial de microorganismos de montaña como estrategia de biofertilización de suelos a partir de un experimento con dos plantas de ciclo de vida corto. Para ello, realizamos un diseño en el cual los cultivos escogidos fueron irrigados de forma diferencial con tres tratamientos de un biol elaborado con tres tiempos diferentes de retención en un biorreactor. Estos tratamientos los comparamos con un control que fue irrigado únicamente con agua. Tras la cosecha, llevamos a cabo una serie de pruebas biológicas, químicas, físico-estructurales y agronómicas con el suelo y con las plantas cultivadas para determinar diferencias potenciales en el efecto de los tratamientos experimentales. Los resultados indicaron que un tiempo de retención en biorreactor cercano a dos semanas fue el que generó un biol con un impacto positivo significativo a nivel de actividad biológica, propiedades químicas del suelo y calidad de los cultivos. Estas diferencias significativas parecen estar relacionadas con una dinámica más activa del sistema edáfico correspondiente al mismo tratamiento. Lo anterior demuestra que la biofertilización con microorganismos de montaña funciona, pero sugiere que una serie de parámetros ingenieriles deben ser estudiados para optimizar esta estrategia de fertilización de bajo costo y ambientalmente sostenible.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
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)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,237 · 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'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

Citations9
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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