Resources Management and Risk Efficiency of Crop Rotation Systems in Sudan Gezira Scheme
Notice bibliographique
Résumé
Risk is an important factor in crop rotation systems and cropping system management studies. The study uses stochastic simulation techniques and Stochastic Efficiency with Respect to Function (SERF) to evaluate five crop rotations risk-efficiency and economic sustainability in Sudan Gezira Scheme. Price and yield risk for five crops were simulated to calculate whole-scheme net return. The analysis shows with the present irrigation system capacity 4 course rotation is the most preferred at lower (ARAC) and the 5 Course rotation (B) with 53% land use intensity achieve water distribution equity and is the most risk efficient crop rotation at upper (ARAC). It is downside risk oriented and resilience crop rotation. The area allocated in 5 Course rotations (B) for cotton crop is 17%, wheat 7%, sorghum 60%, groundnut 4% and fodder crops 12%. Fodder can be grown two times in summer and winter season without creating water shortage problems. However, this will increase net return and increase soil fertilities within the selected crop rotation. The result also shows that return pack to night storage irrigation system needs a risk premium of 36 Million (SDG). The techniques used in this study could be used with any distribution estimates for the uncertain variables to incorporate new crop varieties and research recommendation packages. They also could be modified to account for new information contribution during the decision process and account for dynamic effects and policy adjustment and modification.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».