Prairie Agroecosystems: Interconnected Microbiomes of Livestock, Soil and Insects
Notice bibliographique
Résumé
Agroecosystems are comprised of environmental compartments where associated microbial communities interact with one another. These microbial communities, called microbiomes, inhabit livestock, insects, and plants. Microbiomes are also present in the soil and watersheds. Clarifying the nature and extent of microbial interactions between compartments both at intra-farm and global scales can promote sustainable production systems, healthier animals, increased crop yields, and safer meat products. Early research on microbiomes was hindered by a lack of expertise and the high cost of molecular sequencing. However, these limitations have been largely resolved with advances in and reduced costs of sequencing technologies. In this paper, we summarize sequencing and bioinformatics approaches, and review the crucial roles of diverse microbiomes in livestock, plants and soil, as well as pollinators and pest insects. These crucial roles include nutrient cycling, nutrient acquisition, metabolism of toxins and enhanced host immune function. Additionally, we examine potentially undesirable effects of microbiomes associated with climate change and agri-food production such as their role in the release of greenhouse gases from cattle and their impact on meat safety and spoilage. By increasing the awareness of microbiomes and the growing ease with which they can be studied, we hope to foster a greater adoption of microbiome research. Further understanding of the diverse effects and interactions of microbiomes will advance our efforts to increase agricultural production while reducing its negative environmental footprint, thus making the agroecosystems more sustainable.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».