PGPR in Agriculture: A Sustainable Approach to Increasing Climate Change Resilience
Notice bibliographique
Résumé
Growing environmental concerns are potentially narrowing global yield capacity of agricultural systems. Climate change is the most significant problem the world is currently facing. To meet global food demand, food production must be doubled by 2050; over exploitation of arable lands using unsustainable techniques might resolve food demand issues, but they have negative environmental effects. Current crop production systems are a major reason for changing global climate through diminishing biodiversity, physical and chemical soil degradation, and water pollution. The over application of fertilizers and pesticides contribute to climate change through greenhouse gas emissions (GHG) and toxic soil depositions. At this crucial time, there is a pressing need to transition to more sustainable crop production practices, ones that concentrate more on promoting sustainable mechanisms, which enable crops to grow well in resource limited and environmentally challenging environments, and also develop crops with greater resource use efficiency that have optimum sustainable yields across a wider array of environmental conditions. The phytomicrobiome is considered as one of the best strategies; a better alternative for sustainable agriculture, and a viable solution to meet the twin challenges of global food security and environmental stability. Use of the phytomicrobiome, due to its sustainable and environmentally friendly mechanisms of plant growth promotion, is becoming more widespread in the agricultural industry. Therefore, in this review, we emphasize the contribution of beneficial phytomicrobiome members, particularly plant growth promoting rhizobacteria (PGPR), as a strategy to sustainable improvement of plant growth and production in the face of climate change. Also, the roles of soil dwelling microbes in stress amelioration, nutrient supply (nitrogen fixation, phosphorus solubilization), and phytohormone production along with the factors that could potentially affect their efficiency have been discussed extensively. Lastly, limitations to expansion and use of biobased techniques, for instance, the perspective of crop producers, indigenous microbial competition and regulatory approval are discussed. This review largely focusses on the importance and need of sustainable and environmentally friendly approaches such as biobased/PGPR-based techniques in our agricultural systems, especially in the context of current climate change conditions, which are almost certain to worsen in near future.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».