Economics of pulse crop frequency and sequence in a wheat‐based rotation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pulse crops (PC) have become an essential part of cropping systems in the northern Great Plains. Despite agronomic benefits of rotating pulses with cereal crops, knowledge of the economics of PC frequency and sequence in a rotation is limited. A field study was conducted from 2010 to 2014 at three locations in western Canada to evaluate the effects of rotating a cereal crop with a range of PC at different frequencies and sequences on the economic returns and risk of both the entire rotation and each individual crop. Crops in rotation included spring wheat ( Triticum aestivum L.) (W), field pea ( Pisum sativum L.) (P), chickpea ( Cicer arietinum L.) (C), lentil ( Lens culinaris Medik) (L), and Oriental mustard ( Brassica juncea L.) (M). Thirteen 4‐yr‐cycle crop rotation treatments, along with a continuous wheat treatment as a baseline, were included. Treatments were arranged in a randomized complete block design with four replicates at each site‐year. The net revenue (NR) was defined as the income remaining after paying all monetary, land and ownership, and labor costs. Crop rotation had a significant effect on average annual NR. The most profitable rotations were L–L–L–W and P–M–L–W. These rotations provided CAN$330 and $235 yr –1 ha –1 higher NR, respectively, than the baseline, and were most preferable by risk‐averse producers. The economic ranking of the rotations remained the same with different crop price scenarios. Preceding PC also had a positive impact on the succeeding wheat crop NR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».