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Enregistrement W4410636123 · doi:10.1139/cjps-2025-0029

Economic analysis of legume-based intercropping across Canadian Prairies

2025· article· en· W4410636123 sur OpenAlexafffundvenueabout
Mohammad Khakbazan, Kui Liu, Dilip Kumar Biswas, Kennedy Choo-Foo, Martin H. Entz, Gary Peng, Henry Wai Chau

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgronomic Practices and Intercropping Systems
Établissements canadiensUniversity of ManitobaAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesAlberta Pulse Growers CommissionManitoba Crop AllianceSaskatchewan Canola Development CommissionMinistry of Agriculture - SaskatchewanAgriculture and Agri-Food CanadaWestern Grains Research FoundationAlberta Wheat CommissionGeneral Mills
Mots-clésIntercroppingLegumeAgroforestryEconomic analysisAgronomyGeographyBiologyAgricultural economicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
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 enseignants0,217
Score d'incertitude au seuil0,425

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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