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Enregistrement W2949064127 · doi:10.1007/s11104-019-04068-z

An efficient three-dimensional rhizosphere modeling capability to study the effect of root system architecture on soil water and reactive transport

2019· article· en· W2949064127 sur OpenAlexfundno aff
Yilin Fang, Steven B. Yabusaki, Amir Ahkami, Xingyuan Chen, Tim Scheibe

Notice bibliographique

RevuePlant and Soil · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant nutrient uptake and metabolism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPacific Northwest National LaboratoryBiological and Environmental ResearchOffice of ScienceWestern Sydney UniversityOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural AffairsBattelleU.S. Department of Energy
Mots-clésRhizosphereTranspirationEnvironmental scienceBulk soilChemistryBiogeochemical cycleSoil scienceBrachypodium distachyonNutrientWater flowSoil waterEnvironmental chemistrySoil organic matterBiologyPhotosynthesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this research was to develop a three-dimensional (3D) rhizosphere modeling capability for plant-soil interactions by integrating plant biophysics, water and ion uptake and release from individual roots, variably saturated flow, and multicomponent reactive transport in soil. We combined open source software for simulating plant and soil interactions with parallel computing technology to address highly-resolved root system architecture (RSA) and coupled hydrobiogeochemical processes in soil. The new simulation capability was demonstrated on a model grass, Brachypodium distachyon . In our simulation, the availability of water and nutrients for root uptake is controlled by the interplay between 1) transpiration-driven cycles of water uptake, root zone saturation and desaturation; 2) hydraulic redistribution; 3) multicomponent competitive ion exchange; 4) buildup of ions not taken up during kinetic nutrient uptake; and 5) advection, dispersion, and diffusion of ions in the soil. The uptake of water and ions by individual roots leads to dynamic, local gradients in ion concentrations. By integrating the processes that control the fluxes of water and nutrients in the rhizosphere, the modeling capability we developed will enable exploration of alternative RSAs and function to advance the understanding of the coupled hydro-biogeochemical processes within the rhizosphere.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,542
Score d'incertitude au seuil0,151

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,182 · 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 tête enseignante, 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

Citations26
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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