Potential innovations from the application of beneficial soil microbes to promote sustainable crop production
Notice bibliographique
Résumé
Crop productivity may be significantly inhibited by factors, such as increased temperature, soil erosion, pathogen and pest attacks, and drought and salt stresses, mostly resulting from global climate change. However, microorganisms that are found in the rhizosphere can aid in the mobilization of essential soil nutrients, facilitate plant growth, and reduce abiotic and biotic stresses of plants. Soil microbes accomplish these beneficial functions via several mechanisms. Here, an elaborate description of the molecular mechanisms of plant growth-promotion by soil microbes and the potential of these organisms to be used as biofertilizers and biopesticides to improve plant health is provided. In addition, the possible revolution that could be realized by the synergism of these beneficial microbes with nanotechnology is discussed. While the use of biofertilizers to enhance plant growth has been demonstrated to be a beneficial phenomenon, this approach has often failed to yield the desired result in field applications. However, identifying microbial species with beneficial attributes and combining them with nanotechnology tools like nanoencapsulation and biosensors could lead to the formulation of important agriproducts (nanobiopesticides and nanobiofertilizers) that will ensure sustained delivery of the agriproducts and facilitate early detection and proper management of plant pests and diseases. It is anticipated that precision farming will improve agricultural sustainability by increasing crop production for the steadily increasing world population. Keywords: biofertilizers, secondary metabolites, nanoencapsulation, quorum sensing, volatile organic compounds, sustainable agriculture.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».