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Enregistrement W3023318039 · doi:10.3389/fenvs.2020.00050

Soil Organic Matter as Catalyst of Crop Resource Capture

2020· article· en· W3023318039 sur OpenAlexafffund
Alison E. King, Geneviève Ali, Adam Gillespie, Claudia Wagner‐Riddle

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Environmental Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant nutrient uptake and metabolism
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEnvironmental scienceWaterlogging (archaeology)Soil healthSoil waterSoil organic matterContext (archaeology)Soil compactionAgronomySoil scienceBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The positive effect of soil organic matter (SOM) on crop yield has historically been attributed to the ability of SOM to supply crops with nitrogen and water. Whether management-induced increases in SOM meaningfully supplement water supply has received recent scrutiny, introducing uncertainty to the mechanisms by which SOM benefits crops. Here, we posit that SOM does not need to increase the supply of a growth-limiting resource to benefit crops; it only needs to facilitate root access to extant resource stocks. We highlight evidence for the ability of SOM to alleviate negative impacts of waterlogging and compaction on root development. Waterlogging restricts root aeration and, even if transient, can cause permanent downregulation of root biosynthesis. Management practices that promote SOM reduce the risk or duration of waterlogging by accelerating water infiltration, forestalling ponding, and promoting drainage. Compaction as a restriction to root development manifests in drying soils, where mechanical impedance inflates the photosynthate required to extend root tip into soil, leading to short, thick, and shallow roots. Soil organic matter reduces mechanical impedance in dry soils and is associated with root channels to the subsoil, granting crop access to deep soil water. In this framework, crop response to SOM depends on the interaction of a) crop susceptibility to waterlogging or compaction, b) soil moisture during crop maturation, and c) ‘baseline’ drainage and compaction status of soil. By exploring proposed mechanisms, future research may better constrain the context and magnitude of crop yield improvements to be expected from SOM management.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,164
Écart entre enseignants0,158 · 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

Citations96
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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