Risk and Nitrogen Application Levels
Notice bibliographique
Résumé
Stochastic weather and soil conditions are the suggested reasons why farmers tend to apply more than the recommended levels of nitrogen. This study found that uncertainty plays a role in the application decision of farmers but not in the manner typically assumed. Using a time series of field trials of corn yield to nitrogen for the same site, nitrogen was found to be a risk‐increasing input suggesting that uncertainty should decrease, rather than increase, a risk‐averse farmer's rate of nitrogen application. Similarly, viewing risk as a profit shortfall, in which fertilizer acts in the role of insurance, was also not supported with the empirical results. Instead, the key role of uncertainty is its impact on expected profits. Increasing application rates leads to lower returns in most years but the increase in profits generated under favorable growing conditions results in greater expected profits with a high application strategy. Les conditions météorologiques et pédologiques aléatoires seraient les raisons pour lesquelles les agriculteurs tendent à appliquer des doses d'azote supérieures aux doses recommandées. Selon la présente étude, l'incertitude joue un rôle dans les décisions d'application des agriculteurs, mais d'une façon différente de celle généralement supposée. À l'aide d'une série chronologique d'essais en champ mesurant le rendement du maïs en fonction de l'azote dans le même site, nous avons trouvé que l'azote était un intrant qui augmentait les risques, ce qui laisse supposer que l'incertitude devrait faire diminuer, plutôt que de faire augmenter, la dose d'application d'azote dans le cas d'un producteur qui craint les risques. De même, considérer le risque de baisse des profits où l'engrais assume le rôle d'assurance n'a pas été appuyé par les résultats empiriques. Le rôle clé de l'incertitude est son impact sur les profits prévus. L'augmentation des doses d'application entraîne une diminution des rendements la plupart des années, mais l'augmentation des profits générés dans des conditions de croissance favorables entraîne des profits prévus plus élevés grâce à une meilleure stratégie d'application.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».