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Enregistrement W4220995157 · doi:10.3389/fpls.2022.804058

Understanding the Adaptive Mechanisms of Plants to Enhance Phosphorus Use Efficiency on Podzolic Soils in Boreal Agroecosystems

2022· review· en· W4220995157 sur OpenAlexaff
Muhammad Nadeem, Jiaxu Wu, Hamideh Ghaffari, Amana Jemal Kedir, Shamila Saleem, Alain Mollier, Jaswinder Singh, Mumtaz Cheema

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2022
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant nutrient uptake and metabolism
Établissements canadiensMcGill UniversityMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgronomySoil waterNutrientAgroecosystemPhosphorusEnvironmental scienceVertisolPodzolBiologyChemistryEcologyAgricultureSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Being a macronutrient, phosphorus (P) is the backbone to complete the growth cycle of plants. However, because of low mobility and high fixation, P becomes the least available nutrient in podzolic soils; hence, enhancing phosphorus use efficiency (PUE) can play an important role in different cropping systems/crop production practices to meet ever-increasing demands in food, fiber, and fuel. Additionally, the rapidly decreasing mineral phosphate rocks/stocks forced to explore alternative resources and methods to enhance PUE either through improved seed P reserves and their remobilization, P acquisition efficiency (PAE), or plant's internal P utilization efficiency (IPUE) or both for sustainable P management strategies. The objective of this review article is to explore and document important domains to enhance PUE in crop plants grown on Podzol in a boreal agroecosystem. We have discussed P availabilities in podzolic soils, root architecture and morphology, root exudates, phosphate transporters and their role in P uptake, different contributors to enhance PAE and IPUE, and strategies to improve plant PUE in crops grown on podzolic soils deficient in P and acidic in nature.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,630

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,180 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations31
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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