Nature des rhizobia associés à 15 espèces du genre <i>Lotus</i> en Algérie
Bibliographic record
Abstract
Malgré l’importance des représentants du genre Lotus en Algérie, leur statut symbiotique et la nature des rhizobia qui leurs sont associés sont méconnus. Cette étude portant sur 39 plants de Lotus appartenant à 15 espèces nous a permis de vérifier qu’ils sont tous nodulés et fixateurs d’azote et d’isoler à partir de leurs nodules 38 souches de bactéries nodulant les légumineuses qui ont été authentifiées. Le séquençage du gène de l’ARNr 16 S de ces 38 souches de rhizobia montre une prédominance de souches du genre Mesorhizobium représenté par 10 espèces parmi lesquelles M. erdmanii, M. ciceri et M. jarvisii se sont montrées les plus importantes. La nodulation des espèces de Lotus examinées est assurée dans une moindre mesure par des souches des genres Bradyrhizobium et Ensifer, tous deux représentés par deux espèces. Cette étude a permis, d’une part, de révéler la diversité des rhizobia associés aux Lotus d’Algérie, et d’autre part, de mettre en évidence une faible implication dans la nodulation des souches du genre Bradyrhizobium et l’absence de celles de l’espèce Mesorhizobium loti, deux groupes de rhizobia considérés comme les microsymbiotes les plus communs chez les représentants du genre Lotus.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".