Cyclic Yield Stability of Ley Farming System in Northern Quebec
Notice bibliographique
Résumé
Predicted climate change is a threat to dairy farming operations in northern Quebec. Soil conservation measures and the timeframe of crop management may contribute to reducing yield variability and also support dairy herd populations. Our objective was to compare annual and cyclic barley (Hordeum vulgare L.) and forage yield stability for 3‐yr ley farming system (barley‐mixed, forage‐mixed, forage) over 24 yr of experimentation under contrasting soil conservation practices. Treatments were chisel or moldboard plowing, and mineral fertilization (MIN) or liquid dairy manure (LDM) applied cyclically (across eight 3‐yr cycles) at 85 to 209 kg LDM‐N ha−1 and 90 to 146 kg MIN‐N ha−1 to forage and 87 to 127 kg LDM‐N ha−1 and 70 kg MIN‐N ha−1 to barley. Yield stability assessment was initialized in 1993, 1994, and 1995 and ended in 2014, 2015, and 2016, respectively. While the cyclic assessment showed no significant effect of tillage practice, LDM outperformed MIN, confirming the benefits of manure‐based ley farming systems for dairy farming. Coefficients of variation ranged from 7.8% to 14.4% for barley grain yield, 14.4% to 18.7% for barley straw yield, and 11.8% to 15.3% for forage yield. Coefficients of variation were reduced by factors of 1.86 ± 0.57, 1.87 ± 0.24, and 2.00 ± 0.25 for grain, straw, and forage, respectively, using cyclic assessments. To face the more frequent extreme meteorological events predicted by regional climatic models, feed supply could be stabilized locally and regionally at cyclic rather than yearly timescales to support dairy farming. Core Ideas Long term 24‐year experiment comparing annual and cyclic grain and forage yield stability. Cyclic assessment of yield stability provide low coefficient of variation for grain, straw, and forages. Crop supply and storage could be managed on a cyclic, rather than yearly basis.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».