Impact of Tillage and Rotation on Yield and Economic Performance in Corn‐Based Cropping Systems
Notice bibliographique
Résumé
The objective of our research was to identify economically efficient corn (Zea mays L.) based tillage‐rotation combinations using a 20‐yr data set from a long‐term experiment in Ontario, Canada. Seven rotations in two tillage systems (moldboard and chisel plow) were analyzed. We found multiple benefits associated with diversifying rotations in both tillage systems The integration of soybean [Glycine max (L.) Merr.] or soybean and wheat (Triticum aestivum L.) resulted in 7 to 11% higher corn yields in the chisel tillage system. In the plow tillage system corn yield in rotation with soybean and wheat increased by 5%, when wheat was underseeded with red clover (Trifolium pratense L.). These diversified rotations resulted in an increase in yearly net returns of $51 to $64 in the moldboard tillage system and $96 to $108 in the chisel tillage system. The diversification of rotations reduces variance of net return and thus makes the rotations attractive to risk averse producers. Furthermore diversified rotations showed less response to price changes. Diversified rotations evaluated in this study also proved to be less affected by increasing energy costs. Red clover seeded into wheat resulted in 5% higher yields for the following corn crop in the moldboard system. Rotations that included red clover cover lowered production risk but did not have higher net returns than comparable rotations without red clover. However, the potential for red clover to reduce N fertilization requirements for the following corn, was not considered in this study. Yield penalties due to chisel plowing with financial consequences were only observed in continuous corn. In all other rotations the effect of tillage was negligible. An increase in energy costs forces farmers to switch to crops with lower inputs rather than switch to reduced tillage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».