The Green Roof Microbiome: Improving Plant Survival for Ecosystem Service Delivery
Notice bibliographique
Résumé
Plants are key contributors to ecosystem services delivered by green roofs in cities including stormwater capture, temperature regulation, and wildlife habitat As a result, current research has primarily focused on their growth in relationship to extensive green roof (e.g. substrates <15cm depth) ecosystem services. Green roofs are exposed to a variety of harsh abiotic factors such as intense solar radiation, wind, and isolation from ground-level habitats, making survival exceedingly difficult. Plants in natural habitats benefit from a variety of interactions with fungi and bacteria. These plant-microbial interactions improve mechanisms of survival and productivity; however, many green roof substrates are sterilized prior to installation and lack microbial communities with unstudied consequences for green roof plant health and subsequent survival and performance. In this paper, we present six hypotheses on the positive role of microbes in green roof applications. In natural and experimental systems, microbial interactions have been linked to plant (1) drought tolerance, (2) pathogen protection, (3) nutrient availability, (4) salt tolerance, (5) phytohormone production, and (6) substrate stabilization, all of which are desirable properties of green roof ecosystems. As few studies exist that directly examine these relationships on green roofs, we explore the existing ecological literature on these topics to unravel the mechanisms that could support more complex green roof ecosystem and lead to new insight into the design, performance, and broader applications in green infrastructure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».