Estimating the economic optimal target density of hybrid canola based on data from a western Canadian meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Canola production in western Canada has expanded such that in many regions canola area rivals the area seeded to wheat. This change can be mainly attributed to adoption of herbicide resistant hybrid varieties and resulting higher relative profitability. Producers responded to higher seed prices by reducing seeding rates, leading to plant densities that were often lower than industry recommendations. The study objectives were to examine canola yield response to plant density and assess economically optimal density levels relative to industry recommendations and grower practices. A meta-analysis approach was applied to yield response and plant density data with herbicide resistant hybrid canola from multiple studies. Three alternative marginal yield–density functions were estimated and used to calculate economically optimal plant density. Sensitivity of results to key parameters was assessed. Resulting optimal density levels under recent average prices, seed size, and emergence were 62–73 plants·m−2, consistent with industry recommendations for western Canada. Recent field surveys report lower densities than this range, suggesting that producers are seeding at less than optimal rates; however, there is significant uncertainty associated with canola production and interaction of seeding rate with other factors. These would impact optimal plant density, although much of the uncertainty remains until well after seeding. The empirical results represent a foundation for development of more detailed models, highlight the significance of the relationship between plant density and economically optimal yield, and suggest the need to develop decision making tools to support producers in making canola planting decisions.
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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 | 0,032 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».