Economics of cropping sequences diversified with specialty crops in the semi-arid Canadian prairies
Notice bibliographique
Résumé
The agronomic and environmental benefits of diversified cropping systems have been well documented in the Canadian prairies. However, little is known about the profitability of diversified rotations with oilseeds, cereals, legumes, and specialty crops. This study consisted of two 5-year (2018–2022) experiments carried out at four sites in Saskatchewan and Alberta. Treatments were arranged in a randomized complete block design with four replicates. Net return (NR) was defined as total revenue minus total costs. Results showed diversified sequences with Oriental mustard, red lentil, yellow field pea, and yellow mustard had higher NR than continuous wheat and wheat with chemical fallow sequences. Moreover, sequences diversified with quinoa, yellow mustard, field pea, and wheat showed high NR across all sites. Wheat after chemical fallow in the wheat with chemical fallow sequence (wheat–wheat–chemical fallow–wheat–wheat) had high NR; however, this did not compensate for the loss of NR in the chemical fallow phase, resulting in the lowest NR. The inclusion of industrial, oriental, and yellow mustard in sequences with wheat and field pea decreased nitrogen cost by 30% compared to a continuous wheat sequence, concluding that such sequences not only improved NRs but also showed a significant reduction in nitrogen requirement costs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».