Economic analysis of organic cropping systems under different tillage intensities and crop rotations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Costs of production and organic price premiums are defining factors influencing the economic viability of organic crop production systems. Different agronomic practices, such as crop rotation and tillage intensity, are known to affect the economic performance of the production systems. The aim of this study was to compare the impact of two crop rotation sequences (simplified and diversified) and two levels of tillage intensity (high and low) on the cost of production, gross return and gross margin of crops when grown under organic management in the semi-arid Brown soil zone of the Canadian Prairies. The 2-year simplified rotation sequence consisted of forage pea ( Pisum sativum L.) grown as a green manure followed by hard red spring wheat (HRSW) ( Triticum aestivum L.), while the 4-year diversified rotation sequence was forage pea green manure followed by flax ( Linum usitatissimum L.) or yellow mustard ( Sinapis alba L.), field pea or lentil ( Lens culinaris L.) and HRSW. Our hypothesis that a more diversified crop rotation would increase profitability over a traditional simplified crop rotation was supported by the findings. However, the findings did not support our hypothesis that reducing tillage intensity, and the combination of tillage reduction and diversified crop rotation through a synergetic response, would further enhance profitability. Analysis of the breakeven prices and breakeven yields for crops indicated the importance of adopting diversified crop rotations and choosing crops with high organic price premiums as means to maximize the long-term profitability of organic cropping 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 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) | 0,001 | 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 ».