Economic evaluation of variable rate nitrogen management of canola for zones based on historical yield maps and soil test recommendations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Canola (Brassica napus L.) is a highly valuable crop for Canada’s economy, making the efficient management of canola a priority. A field-scale study was conducted at ten sites between 2014 and 2016 to evaluate the viability of site specific nitrogen (N) management zones (MZ) based on analysis of historical yield maps and soil test recommendations to improve canola productivity and profitability in western Canada. Treatments included factorial combinations of three canola yield zones (low, average, high) by four N rates, replicated four times at each site. The canola yield function had a quadratic form in each field but the effects of MZ varied between fields with positive effects in only a few fields. When ten site-years data were combined, MZ had positive effects on canola performance. On average, MZ of N fertilizer over ten fields generated between $28 to $65 ha−1 more net revenue (NR) relative to average yield management. Site-years, which reflect farm management and other farm characteristics had significant effects on yield and NR ranging from − $91 to $352 ha−1 compared to a baseline. Nitrogen application under MZs was only reduced by 8% compared to uniform rates. The potential for MZ does exist; however, its effectiveness is highly variable.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».