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Enregistrement W2518907930 · doi:10.5539/sar.v5n4p46

Profitability of Organic Vegetable Production via Sod Based Rotation and Conventional Versus Strip Tillage in the Southern Coastal Plain

2016· article· en· W2518907930 sur OpenAlexvenueno aff
Mona Ahmadiani, Chun Li, Yaqin Liu, Esendugue Greg Fonsah, Christine Bliss, Brent V. Brodbeck, Peter Birkelund Andersen

Notice bibliographique

RevueSustainable Agriculture Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgronomic Practices and Intercropping Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTillageCrop rotationConventional tillageEnvironmental scienceMathematicsProfitability indexAgronomyCropAgricultural scienceEconomicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p class="sar-body"><span lang="EN-US">There are little economic data concerning the profitability of organic vegetable crops in the Southern Coastal Plain, especially in reference to sod-based rotation and tillage alternatives. A three-year experiment was conducted at the North Florida Research and Education Center-Quincy involving a crop rotation sequence of oats and rye (winter), bush beans (spring), soybean (summer) and broccoli (fall). Bush beans and broccoli were the cash crops. This paper presents analyses of the riskiness of organic production utilizing years in bahiagrass prior to initiating the crop rotation sequence and conventional tillage (CT) versus strip tillage (ST). Methods of “Risk-rated enterprise budget” and “Analyses of Variance-Covariance Matrix (ANOVA)” were utilized for determining relative profitability, and coefficient of variation was applied for measuring riskiness of each treatment. Three years of bahiagrass prior to initiating the crop rotation sequence, in combination with conventional tillage, had the highest profitability and ranked as the least risky scenario. The second most profitable treatment was conventional tillage with four years of bahiagrass. Focusing on strip tillage, four years of bahiagrass with strip-tillage ranked third in term of profitability.</span></p>

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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