The profitability of site-specific fertilisation based on Sure Grow Solutions – A Canadian case study
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the outcome from a case study analysis for a Canadian farm that does site-specific fertilisation (SSF), a precision farming approach which takes into consideration the spatial variability of soils. The economic results for three years of wheat and canola production are compared to a neighbouring farm, which is practicing conventional broadcast application of fertilisers. Since no additional investments in machinery are needed, the annual variable cost is 6 CAD/acre. In the standard case, the average profit is 30 CAD/acre. The rather pronounced difference in the effects from SSF application in wheat vs. canola leads one to question whether this is a crop-related systematic outcome or instead represents something more random. Sensitivity analyses generated two main insights. First, the economics of SSF are sensitive to a modification in commodity prices – a 50 % cut would reduce the average profit to about 9 CAD/acre. Second, another scenario calculation in which no-till is assumed to generate a 5% increase in yields suggests that the net profit would be just 7 CAD/acre. Given the existence of so many uncertainties, this paper calls for more farm-based economic analysis of SSF, one which should also include a comparison of different service providers for application maps.
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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) | 0,000 | 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 ».