Comparing economics and nitrogen fertilizer costs between diversified and intensified cropping systems in western Canada
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the effects of different cropping systems is essential to maximizing profitability. This study assessed the net returns (NRs) and nitrogen (N) fertilizer application over 5 years (2018–2022) of six 4-year crop sequences. Crop sequences included a high-risk system (High-Risk); a market-driven system (MD); a soil health enhanced system (SH); a pulse or oilseed-intensified system (Intensified); a cereal and alternative crop-diversified system (Diversified); and a common cropping system grown in the specific location (Control). Crop sequences were located in different regions within Saskatchewan, Alberta, and Manitoba, Canada. NR—the response variable to compare the effectiveness of each sequence—was defined as total revenue minus total costs. Results indicated that NR was affected by different crop sequences, and location influenced crop sequence performance, as diversified did the same or better than MD in two locations and similar to intensified and control in most locations. Across sites, NR was highest for MD, averaging at $400 ha −1 year −1 based on average 12-year (2012–2023) prices. However, MD received the greatest N fertilizer. The diversified sequences received only half the N fertilizer and produced comparable NRs to the intensified and control sequences, which had more frequencies of canola and wheat. While results remained mostly the same with different sensitivity analyses, diversified becomes a better choice than the other sequences when fertilizer prices increase while the costs of the other resources are maintained. In conclusion, while MD produced a higher NR, diversified performed similarly to intensified and control but received much less N fertilizer.
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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 | 0,000 |
| 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 ».