Soil characteristics associated with microbial inoculants that enhance agricultural crop yields
Notice bibliographique
Résumé
The demands on the agricultural sector have drastically increased due to the rapid growth of human populations. For crop yields to meet these needs, chemical fertilizers are employed to enhance plant growth. However, the overuse of fertilizers contributes significantly to greenhouse gas (GHG) emissions from Canadian agriculture and produces nitrate runoff that reduces surface water quality. Simply limiting fertilizer use would risk national food security by reducing crop yields. Therefore, the development of alternative methods to enhance crop yields without adding more nitrogen fertilizer is critical. One option is to use microbial inoculants that promote the growth of crops. The BENEFIT project (Bio-inoculants for the promotion of nutrient use efficiency and crop resiliency in Canadian Agriculture) aims to produce a comprehensive collection of beneficial, native microbial inoculants suitable for different soil and crop types. In Activity 1 of the project, soil samples were collected from wheat, canola, and barley crops across a wide variety of soils in Manitoba and Ontario, and soil bacteria were isolated and screened for crop growth-promoting capabilities. My work characterized soil properties of samples collected from farms in the provinces of Manitoba and Ontario. I measured key soil quality parameters, including bulk density, particle-size distribution, moisture content, total nitrogen and carbon, soil organic matter, pH, and available nitrogen. I will document the range of conditions over which beneficial bioinoculants are found. Once the screening process is complete, other researchers in the project will compare soil properties for different bioinoculants, or the range of soil properties under which an inoculant will thrive. At the end of our projects, farmers will be able to discern which inoculants will be beneficial to their land and cropping system, allowing them to determine the economic viability and environmental cost of using bioinoculants to boost crop production.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».