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Enregistrement W4382468067 · doi:10.1007/s10705-023-10294-w

Canola productivity and carbon footprint under different cropping systems in eastern Canada

2023· article· en· W4382468067 sur OpenAlexafffundabout
B. L., Chang Liang, Aruna Herath, C. D. Caldwell, Donald L. Smith

Notice bibliographique

RevueNutrient Cycling in Agroecosystems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSoil Carbon and Nitrogen Dynamics
Établissements canadiensDalhousie UniversityEnvironment and Climate Change CanadaMcGill UniversityAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaAlberta Canola Producers CommissionDalhousie UniversityCanola Council of CanadaSaskatchewan Canola Development CommissionMcGill University
Mots-clésCanolaMonocultureAgronomyCropping systemCroppingBrassicaCrop rotationCrop yieldCarbon footprintProductivityYield (engineering)AgricultureEnvironmental scienceCropBiologyGreenhouse gas

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Diversified crop rotation with an appropriate sequence may be a promising strategy for increasing crop productivity while reducing greenhouse gas emissions (GHGs) and lowering carbon (C) footprint for more sustainable agricultural systems. The objectives of this study were to (i) assess the agronomic performance and C footprint of canola ( Brassica napus L.) production in different cropping systems, and (ii) better understand how canola could be adapted to existing cropping systems in eastern Canada. A four-year canola-based phase rotation study, including maize ( Zea mays L.), wheat ( Triticum aestivum L.), and soybean ( Glycine max L.), started in 2011 and continued for two cycles in Ottawa, ON; Montreal, QC; and Canning, NS. It was found that, compared to continuous monoculture (canola, maize or wheat), diversified cropping systems increased crop yields by an average of 32% and reduced the C footprint of all rotations by 33%, except under severe heat and drought conditions. The effect of rotation on yield and C footprint of canola production varied significantly among site-years. At Ottawa, the canola following soybean (SC) had 12% higher canola yield than monoculture canola (CC), 5 and 8% higher canola yield than canola following wheat (WC) or maize (MC). At Montreal, canola yield ranked as MC > SC > WC > CC. At Canning, the highest canola yield was in WC (21%) and SC (13%). Overall, most SC rotations had the lowest C footprint, and CC cropping had the highest C footprint, with only a few exceptions. Regardless of the cropping system, canola required more N input and was high in oil and protein in the harvested product, and produced the highest C footprint, while soybean had the lowest C footprint at all three sites. Our findings indicate that a diversified cropping system with canola production following soybean significantly improved canola yield while lowering the C footprint. However, profitable and sustainable canola production in eastern Canada is threatened by climate change-induced drought and heat stress.

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 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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,432

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,193 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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