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Enregistrement W2775651660 · doi:10.1002/9781119276050.ch1

THE ROLE OF THE PHYTOMICROBIOME IN MAINTAINING BIOFUEL CROP PRODUCTION IN A CHANGING CLIMATE

2017· other· en· W2775651660 sur OpenAlexaff
Gayathri Ilangumaran, John R. Lamont, Donald L. Smith

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant-Microbe Interactions and Immunity
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiofuelMarginal landFood securitySustainabilityNatural resource economicsProduction (economics)AgricultureBiomass (ecology)Food processingClimate changeEnvironmental scienceAgroforestryBusinessEconomicsBiotechnologyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The collective challenges to global food security posed by climate change, resource depletion, and land degradation necessitate the development of sustainable innovations that provide a growing world population with food, fiber and fuel. While biofuels from purpose-grown crops offer a renewable alternative to fossil fuels, competition with food crops for land presents a difficult choice between feeding the world, and preserving its environment through sustainable fuel production. The need for this trade-off could be largely eliminated by growing biofuel crops on marginal lands, which are unsuitable for food production. Furthermore, a growing understanding of plant-associated microbial communities; phytomicrobiomes, could increase biomass production on marginal lands. The important functions of the phytomicrobiome in maintaining plant health and resilience are currently beginning to be characterized. Interactions with microbial communities and specific strains of microbes can help plants cope with stressful conditions associated with marginal lands, and a better understanding of these interactions has great potential to sustainably increase biofuel production without competing for quality agricultural land. Here we consider the role of the phytomicrobiome in supporting the production purpose-grown biofuel crops on marginal lands.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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