Phosphorus source driving the soil microbial interactions and improving sugarcane development
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The world demand for phosphate has gradually increased over the last decades, currently achieving alarming levels considering available rock reserves. The use of soil microorganisms, such as arbuscular mycorrhizal fungi (AMF), has been suggested as a promising alternative to improve phosphorus-use efficiency. However, the effect of the source of phosphorus on the interactions within the soil microbial community remains unclear. Here, we evaluated the links between the total dry matter content of sugarcane and the interactions within the soil microbial community under different phosphate sources, with/without AMF inoculation. The phosphate sources were Simple Superphosphate (SS, 18% of P 2 O 5 ), Catalão rock phosphate (CA, 2.93% of P 2 O 5 ) and Bayovar rock phosphate (BA, 14% of P 2 O 5 ). The results indicated that the BA source led to the largest total dry matter content. The phosphate source affected total dry matter and the structure of the soil microbial communities. The bacterial interactions increased across sources with high percentage of P 2 O 5 , while the fungal interactions decreased. The interactions between bacterial and fungal microorganisms allowed to identify the percentage of P 2 O 5 resulting in the highest total sugarcane dry matter. Our findings suggested the soil microbial interactions as a potential microbial indicator helping to improve the agricultural management.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».