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Enregistrement W2584730550 · doi:10.2134/agronj2016.08.0480

Economics of Conventional and Conservation Practices for Irrigated Dry Bean Rotations in Southern Alberta

2017· article· en· W2584730550 sur OpenAlexafffundabout
Mohammad Khakbazan, Francis J. Larney, Jianzhong Huang, Ramona M. Mohr, Drusilla C. Pearson, Robert E. Blackshaw

Notice bibliographique

RevueAgronomy Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgronomic Practices and Intercropping Systems
Établissements canadiensBrandon UniversityLethbridge CollegeAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaAlberta Agricultural Research Institute
Mots-clésPhaseolusAgronomySugar beetCrop rotationTillageYield (engineering)MathematicsCropBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Core Ideas Average differences among bean yields in conventional and conservation rotations were marginal. Net income in conventional management was $122 ha −1 higher than net income in conservation practices. Risk efficiency analysis shows 4‐yr conventional preferred to all other rotations. Undercutting narrow‐row bean in conservation increased yield and net income than bean in conventional. Higher net income of undercutting narrow‐row bean may result in a greater adoption of conservation. Given the tripling of irrigated dry bean ( Phaseolus vulgaris L.) production in Alberta and interest in conservation (CONS) practices to improve production sustainability, a 12‐yr study was conducted to evaluate the economic effects of CONS rotations. Dry bean was grown in 3‐ to 6‐yr CONS and conventional (CONV) rotations, which included potato ( Solanum tuberosum L.), sugar beet ( Beta vulgaris L.), soft wheat ( Triticum aestivum L.), oat ( Avena sativa L.), and timothy ( Phleum pratense L.). Conservation methods included solid‐seeded narrow‐row bean, cover crops, reduced tillage, and compost application. The 12‐yr results showed that average differences among dry bean yields in CONV and CONS rotations were marginal; however, the net income (NI) of bean in CONV rotations was higher than bean crops in CONS rotations, mainly due to greater seed expenditures for bean in CONS practices. The 12‐yr findings showed NI of CONV practices was CAN$122 ha −1 higher than CONS. Risk efficiency analysis showed CONV was preferred over CONS. The 4‐yr CONV (potato–wheat–sugar beet–bean) was the preferred rotation. In the last 2 yr of study, bean yield and NI in CONS rotations were significantly higher than bean in CONV due to the undercutting of bean in CONS rotations; therefore, it is possible that the long‐term use of undercutting practices may result in a greater adoption preference for CONS management over that of CONV systems.

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 enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,998

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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