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Enregistrement W4417015514 · doi:10.5376/lgg.2025.16.0012

Discussion on the Symbiotic Relationship between Legume Crops and Soil Microorganisms and Their Ecological Benefits

2025· article· W4417015514 sur OpenAlexvenueno aff
Ming Li

Notice bibliographique

RevueLegume Genomics and Genetics · 2025
Typearticle
Langue
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBiocrusts and Microbial Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRhizobiaNitrogen fixationMicrobial inoculantSymbiosisSustainable agricultureAgricultureEcosystemBeneficial organismMicroecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Leguminous crops form a unique symbiotic system with soil microorganisms (especially nitrogen-fixing rhizobia and arbuscular mycorrhizal fungi), which plays an important role in agricultural ecosystems. This study reviews the biological basis of leguminous crop-microorganism symbiosis and its significance to soil microecology and agricultural sustainable development, introduces the mechanism of symbiotic nitrogen fixation, discusses how leguminous crops promote soil microecological balance by increasing soil organic matter, improving soil enzyme activity and improving soil physical and chemical properties, and explains the supporting role of microbial symbiosis on nutrient absorption and stress resistance of leguminous plants, such as improving nitrogen fixation efficiency, enhancing plant drought and salt tolerance, inducing plant immunity and biological control potential. Furthermore, from the perspective of ecological benefits, the contribution of leguminous-microorganism symbiosis in reducing fertilizer dependence and greenhouse gas emissions, restoring degraded soil functions and enhancing the stability of agricultural ecosystems is analyzed, and illustrated by cases such as soybean-rhizobium, peanut inoculants and leguminous rotation. This study hopes to provide a theoretical basis and practical reference for the role of leguminous crops and soil microbial symbiosis in sustainable agriculture.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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