Crop rotations and canola yields: Evidence from field‐level data in Western Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Canola ( Brassica napus ) acreage increased in Western Canada in recent years, leading to rotations with fewer break years between canola plantings. Field trials suggest that frequent plantings of canola reduce canola yields. However, there is considerable disagreement about the magnitude and persistence of these effects. We analyze the effect of rotational practices on canola yields in Saskatchewan using over 20 years of observational data, representing 61% of canola hectares in the province. We examine how the impact of rotations varies across time, soil zone, soil moisture conditions and the distribution of yields. We regress canola yields in Saskatchewan on the share of land that was planted with particular crops in previous years, using a battery of covariates and fixed effects to address potential bias in the model. After including these fixed effects, we cannot reject the hypothesis that there is no sample selection bias. We use an unconditional quantile estimator to investigate how rotations affect different deciles of the yield distribution. Our analysis confirms that crop rotations significantly influence canola yields, albeit more modest than field trials suggest. We find a 7.5% yield reduction when canola follows canola, compared to cereals, with this penalty persisting for 4 years but diminishing in magnitude with each additional year. The adverse effects of consecutive canola plantings are more pronounced in wetter regions and at lower yield deciles. Conversely, canola yields are higher when planted after pulse crops (as opposed to after cereal crops).
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».