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Enregistrement W2757140753 · doi:10.4236/as.2017.89076

Biochar Based Inoculants Improve Soybean Growth and Nodulation

2017· article· en· W2757140753 sur OpenAlexafffund
Martyna Głodowska, Timothy Schwinghamer, Barry Husk, Donald L. Smith

Notice bibliographique

RevueAgricultural Sciences · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLegume Nitrogen Fixing Symbiosis
Établissements canadiensNorleaf Networks (Canada)McGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBiocharMicrobial inoculantGerminationAgronomyNutrientChemistryBiologyInoculationHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Most rhizobial inoculants that stimulate legume yield are applied with carriers that enhance root contact. The physicochemical properties of biochar are suitable for microbial growth, and it could be an alternative to peat, which comes from decreasing reserves but is the commonest solid inoculant carrier. The aim of the current research was to evaluate biochars as carriers of bradyrhizobia in solid inoculant and as coatings for seeds. Biochars and peat were inoculated with Bradyrhizobium japonicum strain 532C and storage time was assessed. A seed coating system was developed using biochar, bacteria liquid culture, water, and guar gum. The viability of bacteria in the coating and in solid biochar was evaluated at 4°C and 21°C. Two biochars were selected for a germination assay. Finally, greenhouse experimentation investigated the effect of biochar inoculant and seed coating on soybean growth and nutrient uptake. The storage time experiment showed that not all biochars equally sustain bacteria survival over time. The germination assay demonstrated that biochar seed coating had no effect on soybean germination. Greenhouse experimentation indicated that the effect of Pyrovac biochar on soybean growth characteristics and nutrient uptake depended on the fertilizer. The main finding was that biochar solid inoculant positively affected plant growth metrics, root characteristics, and the chemical composition of plants supplied with N-free nutrient solution.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations78
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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