Economic analysis of legume-based intercropping across Canadian Prairies
Notice bibliographique
Résumé
Legume-based intercropping offers a promising strategy because it may improve resource allocation and income stability for growers. Two multi-year intercrop studies were conducted in Swift Current, Melfort (Saskatchewan), Lethbridge (Alberta), and Carman (Manitoba) to assess the financial results of different intercrops, including pea ( Pisum sativum L.)–canola ( Brassica napus L.), pea–oat ( Avena sativa L.), faba bean ( Vicia faba L.)–malt barley ( Hordeum distichum L.), malt barley–pea, and corn ( Zea mays L.)–soybean ( Glycine max L.) under different nitrogen (N) fertilizer rates. Net return (NR), calculated as total revenue minus total costs, was used to compare intercrops with monocrops. Monetary returns varied by location. While pea–canola and pea–oat did poorly in semi-arid Swift Current, intercropping generally matched or outperformed monocrops and maintained income stability. Applying N fertilizer to legume-based intercrops did not enhance NRs, but enabled an 80% reduction in N application compared to monocrops. This resulted in a cost difference of $116 ha −1 , with monocrops requiring $132 ha −1 and intercrops only $16 ha −1 . Overall, intercropping improved resource use efficiency and income stability, offering farmers a viable approach to sustainable crop production under diverse growing conditions in western Canada.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».