Utilization of Phototrophic Bacteria to Enhance Carbon Sequestration in Rice Paddy
Notice bibliographique
Résumé
Rice paddies are a major source of agricultural greenhouse gas emissions, primarily caused by the proliferation of anaerobic, methanogenic bacteria during prolonged inundation. Phototrophic bacteria utilize light energy for metabolism and are potential candidates for carbon and nitrogen fixation, and reduction of methane gas emissions. We investigated the effect of applying the phototrophic bacterium Rhodopseudomonas palustris (PNSB) during the cropping period on soil organic carbon (SOC) and methane emissions for second-crop rice in the Tainan Guantian region. In the experimental group, PNSB was applied five times during the rice cultivation period. Compared to the control group, the experimental group demonstrated a significant reduction in methane emissions, especially in the tillering stage, where emissions averaged 37.26 ± 12.97 g-CH4/m2/season compared to 49.48 ± 25.06 g-CH4/m2/season of the control group. Over the entire growing season, the experimental group reduced the emission of 3.05 Mg·CO2e/ha. Additionally, administering PNSB improved soil carbon sequestration, from 4.89 tons-C/ha in the control group to 17.45 tons-C/ha. The phototrophic bacterium PNSB was beneficial for soil carbon sequestration and reducing greenhouse gas emissions. However, further research is required to optimize the methodology of applying phototrophic bacteria for agricultural purposes.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 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 ».