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Enregistrement W2536368203 · doi:10.21273/hortsci.41.3.509b

ORGANIC VEGETABLE CULTURE IN MISSISSIPPI: GROWING AND PROFITABLE

2006· article· en· W2536368203 sur OpenAlexaboutno aff
William B. Evans, Kenneth Hood, P.M. Hudson, Keri L. Paridon

Notice bibliographique

RevueHortScience · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgronomic Practices and Intercropping Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCucurbita pepoSquashCultivarYield (engineering)CropProduction (economics)AgronomyCucumisAgricultural scienceBiologyEnvironmental scienceHorticultureEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Yield and economics of vegetable crops are being evaluated in non-adjacent organic (OG) and nonorganic (NOG) vegetable production field areas in Crystal Springs, Mississippi. Each production area has six sections in which crops are rotated over several seasons and years. Production techniques and management are as similar in timing and methodology as possible between the systems without compromising either system. Production methods, timing, and costs are recorded for each operation. These are combined with yield data to create budgets and estimated returns for each production system/crop combination. When possible, harvested produce is marketed by a cooperating grower-retailer at a local mid- to up-scale farmers market. Three years into the study, positive returns have been found for several crops including potato ( Solanum tuberosum L.), lettuce ( Latuca sativa L.), summer squash ( Cucurbita pepo L.), cucumber ( Cucumis sativa L.), and others. Marketable new potato yields in 2005 were under 10,000 lb/acre for Yukon Gold and Red Lasoda in either production system. Estimated net returns, based on an actual $2.00/lb market price, were positive for all system/cultivar combinations although final budget numbers are not firm. Significant differences in yield among cultivars were seen in potato, lettuce, summer squash, and cucumber. Organic production budgets for other crops in the study are also being developed.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,874
Score d'incertitude au seuil0,328

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 savante0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations2
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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