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Enregistrement W4410800968 · doi:10.1016/j.agsy.2025.104400

Towards an improved representation of the relationship between root traits and nitrogen losses in process-based models

2025· article· en· W4410800968 sur OpenAlex
Huan Liu, Brian Grant, Ward Smith, Cheryl Porter, Davide Cammarano, Iris Vogeler, Gerrit Hoogenboom, Johannes Wilhelmus Maria Pullens, Jørgen E. Olesen, Marco Bindi, Mikhail A. Semenov, Per Abrahamsen, Reimund P. Rötter, Uttam Kumar, Diego Ábalos

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAgricultural Systems · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant nutrient uptake and metabolism
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesDanmarks Frie Forskningsfond
Mots-clésRepresentation (politics)Process (computing)Root (linguistics)NitrogenComputer scienceMathematicsChemistryPolitical sciencePhilosophyLawLinguisticsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT Nitrogen (N) application to crops is crucial to feed an increasing world population. Yet, much of this N is not taken up by crops, initiating a cascade of N losses with dire environmental and economic consequences. There is, therefore, a need to develop crops with traits that make them use N more efficiently, thereby reducing N losses. Process-based models have been used to design in-silico crops with desirable traits to maximize yield and increase climate resiliency, but few have been used with the perspective of reducing N losses. OBJECTIVE To examine the way process-based models capture interactions between root traits and N losses, and propose opportunities to improve model representation of observed relationships. METHODS We synthesize the current knowledge on the relationships between plant traits and N losses based on experiments reported in the literature, conduct a survey of process-based models simulating crop growth and N losses, and run a sensitivity analysis with selected models (DSSAT, APSIM, DNDCvCAN, Daisy). RESULTS AND CONCLUSIONS The results show that the relationships between root traits and N losses can be very strong in experiments, but model simulations do not capture the magnitude of these associations well. This is mainly due to the lack of a robust representation of the plant root mechanisms influencing N losses. Suggested model improvements include designing new functions to link root traits with key N-cycling processes supported by experimental evidence – such as root exudation of various compounds including biological nitrification inhibitors – and using easily observable morphological traits in process-based models as proxies to predict changes induced by plants on N-cycling by soil microbial communities. SIGNIFICANCE This work represents a key step towards designing novel root function-based ideotypes adapted to reduced fertilizer inputs while maintaining the same level of yield, and that is, therefore, potentially less harmful to the environment.

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.

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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,221 · 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