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Enregistrement W3215087205 · doi:10.3389/fagro.2021.753474

Do Bioinoculants Affect Resident Microbial Communities? A Meta-Analysis

2021· article· en· W3215087205 sur OpenAlexaff
Calvin Cornell, Vasilis Kokkoris, Andrew Richards, Christina Horst, Daniel José Rosa, Jonathan Bennett, Miranda M. Hart

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Agronomy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of OttawaAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrobial inoculantAffect (linguistics)EcosystemBiologyAgroforestryAgronomyEcologyBiotechnologyInoculationHorticulturePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a global industry built upon the production of “bioinoculants,” which include both bacteria and fungi. The recent increase in bioinoculant uptake by land users coincides with a drive for more sustainable land use practices. But are bioinoculants sustainable? These microbes are believed to improve plant performance, but knowledge of their effect on resident microbial communities is scant. Without a clear understanding of how they affect soil microbial communities (SMC), their utility is unclear. To assess how different inoculation practices may affect bioinoculant effects on SMC, we surveyed the existing literature. Our results show that bioinoculants significantly affect soil microbial diversity and that these effects are mediated by inoculant type, diversity, and disturbance regime. Further, these changes to soil microbes affect plant outcomes. Knowledge that these products may influence crop performance indirectly through changes to soil microbial diversity attests to the importance of considering the soil microbiome when assessing both bioinoculant efficacy and threats to soil ecosystems.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,040
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations79
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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