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Enregistrement W4390046569 · doi:10.1139/cjps-2023-0020

An intellectual gap in root research on major crops of the Canadian Prairies

2023· article· en· W4390046569 sur OpenAlexafffundvenueabout
Linda Yuya Gorim

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant nutrient uptake and metabolism
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesWestern Grains Research Foundation
Mots-clésAgronomyCroppingContext (archaeology)NutrientEnvironmental scienceFood securityAgroforestryCarbon sequestrationGreenhouseSustainabilityRoot (linguistics)BiologyEcologyAgricultureCarbon dioxide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prairie cropping systems face several challenges, including high input costs and climate change. Research to address these challenges has focused on above-ground agronomic parameters while completely ignoring the role roots play below ground. The objectives of this review study are to (i) synthesize past root studies carried out in the Canadian Prairies, (ii) provide a context for prairie root research, and (iii) identify gaps for future research. This review reports that root architectural traits of major crops have been assessed under field and greenhouse conditions in soil, artificial media, and a mixture of both soil and media, mostly under natural/well-watered and drought conditions. Several root traits have been compared for major crops grown with respect to moisture levels and nutrient uptake. A dearth of research exists on the complex relationship between root traits, soil microbiome, nutrient uptake, carbon sequestration, and photosynthetic efficiency. No studies were found relating root traits, fertilizer placement, and nitrogen and water use efficiencies, carbon sequestration, soil microbiome dynamics, and common root diseases. This review also reports that more research and funding are needed to exploit the benefits that root research will bring to further sustainability goals and ensure food security in the Canadian Prairies.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,199

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,009
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,194 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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