Comparison of Variety Performance Trials and Farm Level Yield Gains of Wheat Varieties Adopted in Saskatchewan
Notice bibliographique
Résumé
Wheat producers in Saskatchewan rely on information from variety performance trials to make informed decisions about new variety adoption, considering factors such as yield potential, weed, pest, and disease resistance, and climatic adaptability. These variety performance trials, however, are conducted under controlled conditions that may not adequately reflect real-world farming or heterogeneity in yield across risk zones. Limited research has compared relative yield gains observed in variety performance trials to on-farm experiences. In this study, we use fixed-effects panel data analysis to compare on-farm relative yield gains to variety performance trials’ relative yield gains. In addition, we examine if any heterogeneity exists in terms of producer relative yield gains across risk zones in the province. Our findings indicate significant differences in relative yield gains between variety performance trials and on-farm results using the F-test. Finally, using the Log-likelihood Ratio test we find that the performance of different wheat varieties varies significantly across risk zones in Saskatchewan. Producers must consider the unique characteristics of their region, market conditions, and risk factors when selecting and adopting varieties. Thus, they should consider multiple factors beyond yield potential when selecting varieties, be encouraged to continue conducting their own on-farm trials. Policymakers should consider using both on-farm and field trial data in the variety performance trial. They can also develop a mechanism to allow producers to upload the results of their on-farm experiments, include producers as partners in variety evaluation and if possible, extend the coverage of performance trials across risk zones and multiple diverse agro-climatic areas.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».