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Enregistrement W2089032461 · doi:10.1017/s1742170510000591

Effects of input management and crop diversity on economic returns and riskiness of cropping systems in the semi-arid Canadian Prairie

2011· article· en· W2089032461 sur OpenAlexaffabout
R.P. Zentner, Prakash Basnyat, S.A. Brandt, A. G. Thomas, D. Ulrich, C. A. Campbell, C.N. Nagy, B. Frick, R. Lemke, S. S. Malhi, O. Olfert, M. R. Fernandez

Notice bibliographique

RevueRenewable Agriculture and Food Systems · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTillageCrop rotationAgronomyEnvironmental scienceCroppingSummer fallowCropping systemAgroforestryLoamNo-till farmingAgricultureCropSoil waterSoil fertilityBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Producers in the semi-arid Dark Brown Chernozemic (Typic Boroll) soil zone of the Canadian Prairie are contemplating changes to land-use practices, moving away from conventional high-input production systems that specialize in one or two annual grain crops to more diversified and extended cropping systems that use reduced-input and organic management practices. This study examined the economic merits of nine cropping systems, consisting of a factorial combination of three input management methods and three levels of cropping diversity. It was conducted over the 1996–2007 period on a loam soil at Scott, Saskatchewan. The input treatments were: (1) high input (HIGH), which used conventional tillage and full recommended rates of fertilizers and pesticides ‘as required’; (2) reduced input (RED), which used conservation tillage and integrated weed and nutrient management practices in an effort to lower requirements for fuel, fertilizers and pesticides; and (3) organic input (ORG), which used tillage, non-chemical pest control, higher seeding rates, delayed seeding and legume crops to replenish soil nutrients. The crop diversity treatments included: (1) a fallow-based rotation with low crop diversity (LOW); (2) a diversified annual rotation of cereal, oilseed and pulse grains (DAG); and (3) a diversified rotation using annual grains and perennial forages (DAP). All crop rotations were 6 years in length. At the 2007 input costs and prices, average net returns and 12-year net present values were higher for organic than for non-organic treatments, with the ORG input/LOW crop diversity system being the most profitable (net returns=$234 ha −1 yr −1 and net present value=$1953 ha −1 ). Net returns averaged about 10% less for ORG/DAG compared to the most profitable system, and about 22% less for HIGH/DAG and RED/DAG (the best non-organic systems). The DAP treatments that included forage were not economically competitive with the other treatments, often producing economic losses. The relative profitability of the organic treatments was highly dependent on the existence of organic price premiums. When price premiums for organic crops were reduced to less than 70% of the 2007 levels, the organic treatments were less profitable than the comparable non-organic treatments. The organic treatments also experienced significantly lower (and often negative) net returns compared to the non-organic treatments during completion of the 3-year organic certification period. We estimated that it required 5–7 years after completion of certification for the organic treatments to break even with the comparable non-organic treatments. Thereafter the organic treatments produced consistently higher net earnings. Production costs averaged 16% lower with ORG management compared to the HIGH-input treatments, but we found little difference in total costs between the respective HIGH- and RED-input treatments. The organic treatments also displayed lower income variability than the non-organic treatments, with the ORG/LOW system being preferred by risk-averse producers, who do not subscribe to all-risk crop insurance, and with the ORG/LOW and ORG/DAG systems preferred by low and medium risk-averse producers when having the added financial protection from the Canada/Saskatchewan all-risk crop insurance program.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,720

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,158 · 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'étudeObservationnel
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

Citations45
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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