Upcycling trace amounts of biomass waste into flash graphene can boost crop yields by more than a quarter and offer climate benefits
Notice bibliographique
Résumé
Global food security faces immense pressure from population growth and climate change, demanding sustainable agricultural intensification. While biochar offers promise for soil enhancement and carbon sequestration, its large-scale application requires significant biomass feedstock and energy-intensive production, raising economic and carbon footprint concerns. Nano-enabled foliar feeding is gaining momentum, but practical, eco-efficient field use from lab to farm remains challenging. Bridging this gap is essential for realizing nano-enabled agriculture without exacerbating environmental burdens. Here, we demonstrate on-site conversion of ecologically safe flash graphene via flash joule heating. Spraying 18 g/hectare of this graphene, produced from 75 g (<0.001%) of crop residues per hectare, on multi-crops over two seasons increased yields by 9.1%–27.3% through enhanced photosynthesis and alleviated oxidative stress. Compared to biochar, this approach reduces farmers' inputs by 86%–91% and lowers life-cycle carbon emissions by up to 10,000-fold. We offered a self-sufficient, scalable, and climate-smart circular foliar feeding pathway to advance food security sustainably.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».