Development, Efficiency, and Impact Factors of Phosphorus Nanofertilizers in Agriculture: A Review
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Modern intensive agriculture to feed the growing population of the world has been practiced in view of the limitations of arable land and water resources. However, overapplication of chemical fertilizers may pose severe environmental impacts, including soil degradation, water eutrophication, and pollution of groundwater. One of the current trends to reduce the adverse effects of fertilizers is the application of nanotechnology, which has an exciting potential to increase fertilizer efficiency and sustainability. We carried out a systematic literature review through Web of Science and Scopus. The used keywords were “nanofertilizers,” “phosphorus nanoparticles,” “nutrient‐use efficiency,” and “crop development.” Only studies that meet strict inclusion criteria regarding synthesis, application, plant uptake mechanism, and detailed insight into nanofertilizers were considered. To better understand the conditions that most foster nanofertilizer application, we reviewed the factors affecting nutrient‐use efficiency in plants. On this basis, focusing on phosphorus (P), we analyzed recent progress made on using P nanofertilizers and their effect on the development of various crops. The economic and environmental benefits and drawbacks of using nanofertilizers are both presented to make informed decisions by both farmers and industries on the use and manufacturing of the substances. Our review has established that nanofertilizers hold great promise for improving nutrient‐use efficiency and crop productivity, with special mention of phosphorus nanofertilizers, which can offer improved nutrient uptake, reduced environmental pollution, and possibly reduced fertilizer application rates. However, P nanofertilizers face adoption barriers such as unstudied long‐term environmental impacts, costly and unsustainable production methods, inconsistent performance across soils and crops requiring tailored formulations, and lack of regulations and safety guidelines. Transitioning to practical use demands prioritized research using long‐term trials and affordable green synthesis methods to address these gaps.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».