MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4408064879 · doi:10.3390/su17052110

Unlocking the Potential of Biosurfactants in Agriculture: Novel Applications and Future Directions

2025· article· en· W4408064879 sur OpenAlexaff
Sima Abdoli, Behnam Asgari Lajayer, Sepideh Bagheri Novair, G.W. Price

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial bioremediation and biosurfactants
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureBiochemical engineeringBiotechnologyEnvironmental scienceEngineeringBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With rising environmental concerns and the urgent need for sustainable agricultural practices, biosurfactants have garnered significant attention. These naturally occurring, surface-active compounds produced by microorganisms offer eco-friendly alternatives to synthetic chemicals. This review explores the multifaceted role of biosurfactants in agriculture, highlighting their applications in soil nutrient enhancement, plant growth promotion, pest and pathogen control, and bioremediation. The inherent versatility and biodegradability of biosurfactants position them as pivotal agents in improving soil health and advancing sustainable farming. Cutting-edge biotechnological approaches, such as synthetic biology and metabolic engineering, are critical for optimizing biosurfactant production. Integrating these bioactive molecules into smart agricultural systems promises to enhance resource utilization and crop management. Despite challenges like high production costs and limited ecological impact studies, innovative production techniques and comprehensive ecological assessments are essential for broader applications. This review underscores the transformative potential of biosurfactants in driving sustainable agricultural practices and environmental remediation, paving the way for future research and innovation in this field.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,215 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations23
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSustainabilityMême sujetMicrobial bioremediation and biosurfactantsTravaux en français237 207