Enhancing Nitrogen Use Efficiency in Rice for Sustainable Agriculture
Notice bibliographique
Résumé
The primary goal of this study is to enhance nitrogen use efficiency (NUE) in rice ( Oryza sativa L.) to promote sustainable agricultural practices. This involves reducing the dependency on nitrogen fertilizers while maintaining or improving rice productivity and minimizing environmental impacts. Key discoveries include the identification of genetic and agronomic strategies to improve NUE. Genetic approaches, such as the manipulation of NIN-like proteins (OsNLP1 and OsNLP3), have shown promise in enhancing NUE and grain yield under varying nitrogen conditions. Additionally, site-specific nutrient management (SSNM) and digital decision support tools like Rice Crop Manager have been effective in optimizing nitrogen application, thereby improving NUE and reducing environmental pollution. The integration of conventional breeding, molecular genetics, and alternative farming techniques has also been highlighted as essential for achieving sustainable improvements in NUE. The findings underscore the importance of a multifaceted approach combining genetic, agronomic, and technological innovations to enhance nitrogen use efficiency in rice. These strategies not only improve rice productivity but also contribute to environmental sustainability by reducing nitrogen losses and pollution. Future research should focus on refining these approaches and promoting their adoption among farmers to achieve long-term sustainability in rice production.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».