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Enregistrement W7088291771 · doi:10.15302/j-fase-2025655

Bacterial endophytes in sustainable agriculture: perspectives and advancements as biostimulants and fungal biocontrol agents in crops

2025· article· en· W7088291771 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueFrontiers of Agricultural Science and Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMcGill UniversitySte. Anne's Hospital
Organismes subventionnairesGenome CanadaMitacsCanada Research ChairsMcGill University
Mots-clésAgricultureSustainable agricultureCropCrop productionAgricultural productivityBiological pest controlProduction (economics)Sustainability

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Agricultural intensification, to meet the nutritional needs of the growing world population, has been made possible through the extensive use of agrochemicals, such as synthetic fertilizers and pesticides. However, these practices pose significant health and environmental risks, including groundwater contamination, soil degradation and microbial resistance. Also, predictions indicate that relying solely on synthetic chemicals to boost production may not be enough to meet the future global need for food. Sustainable agricultural intensification involves the use of novel tools to enhance production while addressing environmental concerns using eco-friendly strategies, such as microbial inoculants. These can improve soil fertility, nutrient cycling and crop yield, while enhancing stress tolerance and overall crop fitness. This review outlines the key aspects of the global presence of plant diseases, plant defense responses and disease management strategies, and examines bacterial endophytes as crop biostimulants and biocontrol agents for sustainable control of mycotoxigenic fungi. It also proposes strategies to increase microbial product adoption by addressing technical limitations, such as field stability, delivery precision and shelf-life.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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