Study on the Physiological Basis of Efficient Nitrogen Utilization and Green Fertilization Strategy of Rice
Notice bibliographique
Résumé
In the context of the current green transformation of agriculture and sustainable ecological development, improving the nitrogen use efficiency of rice has become an important issue to ensure food security and reduce environmental pollution. This study systematically explored the key physiological mechanisms of rice in the process of nitrogen absorption, transport and metabolism, focusing on the expression and regulatory role of key genes such as OsNRT1.1B , OsAMT1.2 , and OsGS1;1 , as well as the functions of transcription factors such as NLP, DOF, and MYB in the regulation of nitrogen metabolism. Combined with the development trend of green agriculture in recent years, this study further evaluated the practical effects of the "one base and one topdressing" fertilization mode of controlled-release fertilizers and the integrated management with green control technology, and analyzed the synergistic effect of high-efficiency varieties and green fertilization modes through a typical case of the demonstration field in Dahao Village, Jiashan. The study showed that indica-japonica hybrid rice and excellent late japonica rice varieties have a strong responsiveness to nitrogen supply, and can significantly improve nitrogen use efficiency and yield stability under reasonable cultivation management and precision fertilization. This study not only provides theoretical support and practical path for reducing nitrogen fertilizer and increasing its efficiency, but also provides a reference for the construction of regional rice ecological planting system.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».