Plant and Native Microorganisms Amplify the Positive Effects of Microbial Inoculant
Notice bibliographique
Résumé
Microbial inoculants can be used to restore abandoned mines because of their positive effects on plant growth and soil nutrients. Currently, soils in greenhouse pot studies are routinely sterilized to eradicate microorganisms, allowing for better inoculant colonization. Large-scale field sterilization of abandoned mining site soils for restoration is difficult, though. In addition, microbial inoculants have an impact on plants. Plants also have an impact on local microbes. The interactions among microbial inoculants, native microorganisms, and plants, however, have not been studied. We created a pot experiment utilizing the soil and microbial inoculant from a previous experiment because it promoted plant growth in that experiment. To evaluate the effects of the plants, native microorganisms, and microbial inoculants, we assessed several indicators related to soil elemental cycling and integrated them into the soil multifunctionality index. The addition of the microbial inoculant and sterilizing treatment had a significant impact on alfalfa growth. When exposed to microbial inoculant treatments, the plant and sterilization treatments displayed radically different functional characteristics, where most of the unsterilized plant treatment indices were higher than those of the others. The addition of microbial inoculant significantly increased soil multifunctionality in plant treatments, particularly in the unsterilized plant treatment, where the increase in soil multifunctionality was 260%. The effect size result shows that the positive effect of microbial inoculant on soil multifunctionality and unsterilized plant treatment had the most significant promotion effect. Plant and native microorganisms amplify the positive effects of microbial inoculant.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».