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Enregistrement W4305015513 · doi:10.1007/s13593-022-00831-2

Pulse-included diverse crop rotations improved the systems economic profitability: evidenced in two 4-year cycles of rotation experiments

2022· article· en· W4305015513 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueAgronomy for Sustainable Development · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgronomic Practices and Intercropping Systems
Établissements canadiensAgriculture Food and Rural DevelopmentAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaSaskatchewan Pulse Growers
Mots-clésCrop rotationMonocultureBrassicaRotation (mathematics)AgronomyProfitability indexAgricultureCropSativumRevenueRotation systemBiologyEconomicsMathematicsAgricultural sciencePhysicsNitrogenEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the recent past, pulse crops have become increasingly important to agricultural producers as they contribute significantly to the economy. However, the research surrounding the economics of pulse crops is limited. This study determined the net returns and risks of 14 different rotations with various frequencies and sequences of pulse crops and quantified the long-term economic effects. An 8-year field experiment (two 4-year rotation cycles) was carried out at Swift Current, Saskatchewan, and Brooks, Alberta, Canada, during 2010–2019. The crops in the rotation included spring and durum 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). Net revenue was estimated and a simulation model was used to conduct the risk-return analysis. Net revenue was significantly different among the 14 rotations, where rotations with either high frequencies of lentil or diverse crops generated the highest net income. More diverse rotations such as P-M-L-W or L-C-P-W provided net income that were statistically comparable to the L-L-L-W rotation and were significantly greater than wheat monoculture systems. Risk analysis suggested that neutral or slightly risk averse producers may select rotations with higher frequencies of lentils, whereas more risk averse producers may prefer more diverse rotations. Inclusion of pulses in a rotation as preceding crops had a positive economic impact on the following non-pulse crops and reduced nitrogen cost by 37%, which can lead to a low carbon footprint. Long-term studies with comprehensive datasets are rare and here for the first time we had two full 4-year cycles of experimental data for 14 diverse rotations at three sites, enabling us to make sound conclusions—adopting diverse cropping rotations that include pulses, especially lentil, can reduce economic risks and improve farm profitability.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,633
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle