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Enregistrement W4316040572 · doi:10.3389/fpls.2022.1085998

Aluminum in plant: Benefits, toxicity and tolerance mechanisms

2023· review· en· W4316040572 sur OpenAlexafffund
Raphael Ofoe, Raymond Thomas, Samuel K. Asiedu, Gefu Wang‐Pruski, Bourlaye Fofana, Lord Abbey

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Plant Science · 2023
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAluminum toxicity and tolerance in plants and animals
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaMemorial University of NewfoundlandDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAbiotic componentPlant growthLimitingNutrientCrop productivitySoil waterBiologyDetoxification (alternative medicine)ToxicityCropAgronomyPhytotoxicityProductivityEnvironmental scienceChemistryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aluminum (Al) is the third most ubiquitous metal in the earth's crust. A decrease in soil pH below 5 increases its solubility and availability. However, its impact on plants depends largely on concentration, exposure time, plant species, developmental age, and growing conditions. Although Al can be beneficial to plants by stimulating growth and mitigating biotic and abiotic stresses, it remains unknown how Al mediates these effects since its biological significance in cellular systems is still unidentified. Al is considered a major limiting factor restricting plant growth and productivity in acidic soils. It instigates a series of phytotoxic symptoms in several Al-sensitive crops with inhibition of root growth and restriction of water and nutrient uptake as the obvious symptoms. This review explores advances in Al benefits, toxicity and tolerance mechanisms employed by plants on acidic soils. These insights will provide directions and future prospects for potential crop improvement.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,209 · 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'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

Citations248
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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