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Enregistrement W3153398569 · doi:10.1201/9780429291180-2

the Nitrogen Fixation Dream: the Challenges and the Future

2021· book-chapter· en· W3153398569 sur OpenAlexaff
Allen G. Good, Ray Dixon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWastewater Treatment and Nitrogen Removal
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDreamNitrogen fixationFixation (population genetics)NitrogenPsychologyMedicineChemistryNeuroscienceEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of chemical fertilizers in agriculture has been a prime factor in the consistent increase in crop yields and has supported the escalation of the world’s human population over the past 100 years. However, it has been recognized only recentlythat the use of artificial fertilizers presents enormous challenges as a consequence of environmental pollution and greenhouse gas emissions.The combination of increasing fertilizer prices, their poor efficiency of use in combination with concerns over their impacts on the environment, all point to the need to change the way agriculture is conducted and to provide safe and environmentally sustainable solutions to the problem of nitrogen limitation in crop plants. This chapter focuses on one potential solution to this issue, i.e., the engineering of biological nitrogen fixation, to supply nitrogen to cereal crops. Three different approaches to this goal are considered. Firstly, the development of synthetic symbioses between cereals and nitrogen-fixing bacteria in the rhizosphere in which ammonia excreted by the bacteria can be exchanged for carbon provided by the plant. Secondly, more sophisticated approach would be to engineer cereals with the capacity to form root nodules, thus providing an ideal environment for symbiosis with the nitrogen-fixing bacteria. Thirdly, transforming plants with the genes required to express a functional nitrogenase enzyme replete with its cofactors and therefore endowing crops with the ability to directly fix atmospheric nitrogen into ammonia. Challenges to the successful fulfilment of each of these three approaches are discussed.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,009

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,179 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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