MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3089245401 · doi:10.1139/cjss-2019-0146

Improvement of plant microbiome using inoculants for agricultural production: a sustainable approach for reducing fertilizer application

2020· article· en· W3089245401 sur OpenAlexvenueno aff
Clement Kyei Sarpong, Xiaofeng Zhang, Qili Wang, Wenjing Wang, Zameer Hussain Jamali, Taiwen Yong, Xiaoli Chang, Wenyu Yang, Yu Wang, Chun Song

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Soil Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant-Microbe Interactions and Immunity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésMicrobial inoculantAgricultureMicrobiomeProductivityAgricultural productivityAgrochemicalBeneficial organismSustainable agricultureBiotechnologyBiofertilizerBusinessPopulationNatural resource economicsBiologyEnvironmental scienceAgroforestryEcologyAgronomyMicroorganismEnvironmental healthEconomicsMedicineBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The overuse of agrochemicals for agricultural productivity to meet the global food demand of the rapidly growing human population is a great environmental threat, particularly for aquatic ecosystems. Being associated intimately with plant health, growth, and productivity, the plant microbiome is emerging as a promising environmentally friendly and sustainable resource for agricultural productivity. For the past decades, our understanding of the interactions between plants and microorganisms and our knowledge of how to improve the plant microbiome by using microbial inoculants has increased significantly. A better understanding of the impact of the plant microbiome on mineral resources will benefit plant and soil health. In this review, we highlight the importance of microbial inoculants and their interactions with mineral fertilizers in enhancing crop productivity, as well as current challenges.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Soil ScienceMême sujetPlant-Microbe Interactions and ImmunityTravaux en français237 207