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Enregistrement W4403514907 · doi:10.5376/msb.2024.15.0005

Dung Decomposers: Impact on Soil Fertility and Plant Growth

2024· article· en· W4403514907 sur OpenAlexvenueno aff
Kaiwen Liang

Notice bibliographique

RevueMolecular Soil Biology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSeedling growth and survival studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDecomposerSoil fertilityPlant growthEnvironmental scienceAgronomyFertilityAgroforestryEcologyBiologyEcosystemSoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The findings revealed that dung decomposers significantly enhance soil nutrient content, including nitrogen, phosphorus, potassium, magnesium, and calcium, while reducing soil density, pH, and electrical conductivity. The presence of dung decomposers also led to increased plant growth parameters such as total leaf sugar, vitamin C, polyphenols, total protein, and amino acids. Additionally, dung decomposers improved the net photosynthetic rate, stomatal conductance, and chlorophyll content in plants. The study also highlighted the species-specific effects of dung decomposers on nutrient cycling and soil fertility, emphasizing the importance of maintaining beetle diversity to maximize soil health benefits. The application of dung decomposers as a soil amendment significantly enhances soil fertility and promotes plant growth. This sustainable strategy can improve crop yields and nutrient status, making it a viable option for organic agricultural practices. The study underscores the critical role of dung decomposers in nutrient cycling and soil health, particularly in dryland environments where nutrient losses due to grazing are prevalent.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,278
Score d'incertitude au seuil0,460

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,240 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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