Restoring Soil Functions and Agroecosystem Services Through Phytotechnologies
Notice bibliographique
Résumé
Phytotechnology has traditionally been considered as a tool to remediate contaminated soils. While phytotechnology has been generally defined as the application of science and engineering to study problems and provide solutions involving plants, the practical applications go far beyond restoring contaminated land. This review aims to broaden the way we think about phytotechnologies while highlighting how these living technologies can restore, conserve and regenerate the multiple functions and ecosystem services provided by the soil, particularly in the context of agroecosystems. At first, the main problems of soil degradation in agroecosystems are shortly underlined. Subsequently, the importance of plants and their living roots as engines of restoration are reviewed. This paper demonstrates the importance of root traits and functions for soil restoration. It also demonstrates that plant and root diversity together with perenniality are key component of an efficient soil restoration process. Then, a phytotechnology toolbox which includes three pillars for agroecosystems restoration is presented. The three pillars are agricultural practices and land management (1), rhizosphere engineering (2) and ecological intensification (3). This paper also highlights the importance of developing targeted phytotechnology-based restoration strategies developed from root functions and knowledge of rhizosphere processes. More work is needed to evaluate the potential benefits of incorporating phytotechnology-based restoration strategies in the context of grain or vegetable crop productions as most of the studies for agroecosystem restoration strategies were intended to mimic natural prairies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».