Arbuscular mycorrhizal networks—A climate-smart blueprint for agriculture
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.
Notice bibliographique
Résumé
The arbuscular mycorrhizal (AM) fungal symbiosis offers a transformative solution to mitigate agroecosystem challenges linked to the excessive use of synthetic chemicals. However, the role of AM-plant communication in response to anthropogenic activities and hyphal network functionality remains poorly understood. Here, we reposition AM fungal hyphosphere networks as a keystone ecological infrastructure for sustainable agroecosystems. Drawing on a synthesis of thousands of global experimental studies, we highlight the primary environmental functions of AM fungus-plant communication: enhancing agroecosystem resilience by buffering crops against diverse biotic and abiotic stressors through molecular signaling and physiological modulation, mediating energy transfer via small-RNA-mediated cross-kingdom interactions, facilitating hydraulic redistribution within the soil profile through hyphospheric networks, and optimizing root architecture via effective colonization for improved nutrient acquisition. Certain anthropogenic practices-such as soil disturbance, non-mycorrhizal crop monoculture, and fungicide application-can disrupt AM hyphal networks; however, these impacts can be minimized through improved farming practices, such as cropping diversification with legumes and AM fungus-compatible crops, AM-responsive plant genotypes, effective AM fungal inoculation, and microbial consortium amendments. Integrating insights into AM fungal mechanisms with anthropogenic practices and policy support is essential to scaling AM benefits across ecoregions. Harnessing AM fungal functionality can increase nutrient use efficiency, reduce reliance on chemical inputs, and enhance ecosystem productivity, offering a microbe-centered blueprint to support the United Nations' sustainability goals.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle