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Enregistrement W7162067066 · doi:10.82308/28070

Viable microbial inoculation of granular fertilizer to improve row crop productivity in Southern Quebec

2020· dissertation· en· W7162067066 sur OpenAlexaboutno aff
William Overbeek

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Growth Enhancement Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZea maysFertilizerSemisMicrobial inoculantCrop productivity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans le sud du Québec, le semis en rang est souvent accompagné d’un fertilisant appliqué en bande qui fournit une source de nutriments rapidement assimilables par les plantules. Une partie des fertilisants appliqués en bande n’est pas assimilée par les plantes ni les microorganismes du sol, affectant négativement les écosystèmes environnants. Les microbes bénéfiques aux plantes présents dans le sol jouent un rôle actif dans l’absorption des nutriments en les synthétisant ou en solubilisant des molécules non-disponibles aux plantes en formes facilement assimilable. Au cours des dernières années, une multitude de produits contenants des microbes bénéfiques aux plantes ont été commercialisés. Le but de ce projet vise à évaluer l’effet sur la croissance des plantes et la dynamique des communautés microbiennes de l’enrobage de deux consortia de microbes bénéfiques aux plantes sur les billes d’engrais granulaire. Le développement de maïs-grain et de pommes de terre fut suivi pendant 2 ans ainsi de l’évaluations des communautés microbiennes du sol produisant des pommes de terre durant la deuxième année. Les essaies sur le maïs et les pommes de terre utilisaient deux différentes doses d’inoculant microbiens pour chaque consortium. Dans la pomme de terre, un traitement additionnel ayant une deuxième application des consortia microbiens fut évalué. Les résultats montrent une augmentation significative du rendement jusqu’à 20.2% pour le maïs-grain pour une année sur deux, la masse de 100 grains de maïs était significativement augmentée pour les deux inoculants durant les deux années. La dose la plus faible procurait les meilleurs effets pour un produit tandis que pour l’autre produit, les meilleurs résultats variaient d’une année à l’autre entre les deux doses. Pour la pomme de terre, une hausse du rendement jusqu’à 19.6% fut mesurée, toutefois aucun traitement avait un effet significatif sur le traitement durant les deux années. L’analyse du sol en vrac et du sol rhizosphérique ne démontre pas d’effet provenant des consortia microbiens inoculés sur les communautés procaryotiques et fongiques du sol. La date d’échantillonnage et l’emplacement de l’échantillon avaient un effet significatif sur la composition des communautés microbiennes du sol. Une différence significative des communautés microbiennes était observée entre les trois premières campagnes échantillonnages et la dernière campagne d’échantillonnage. La grande période de temps entre le 3e et le 4e échantillonnage ainsi que des applications hebdomadaires de fongicides et un rehaussage des butons expliquent probablement la différence observée entre les campagnes d’échantillonnages. La composition des communautés microbiennes était significativement corrélée avec la teneur du sol en matière organique, en phosphore et plusieurs micronutriments expliquant en partie la différence observée dans les communautés microbiennes entre le premier block de traitements et les trois autres blocks de traitements. De façon globale, les résultats de ce projet augmentent notre compréhension face à l’enrobage d’inoculants microbiens autour de l’engrais de synthèse et la vérification de la viabilité de ces inoculants à différents moments pendant la saison, de la production de l’inoculant jusqu’à sa colonisation de la rhizosphère, dans la perspective de mieux comprendre les effets inconsistants des inoculants observés au niveau des plantes

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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