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Enregistrement W7017692251

Biodiverse cropping systems in Manitoba: agronomic and economic responses under water-limited conditions

2023· dissertation· en· W7017692251 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMspace (University of Manitoba) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgronomic Practices and Intercropping Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCroppingCrop rotationIntercroppingAgroecosystemCrop diversityBiodiversitySustainabilityAgricultureCropping system
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As climates shift and weather patterns become increasingly unpredictable, improving agroecosystem resiliency and stability is imperative to ensure the sustainability of global food production systems. Increasing cropping system biodiversity has been proposed as one solution to mitigate and adapt to the impacts of climate change on Canadian Prairie agriculture. The objective of the current study was to evaluate the productivity, resource use, and economics of no-till crop rotations with varying levels of spatial and temporal diversity. The study examined one base rotation (Conventional Rotation) and four alternative rotations: a High-Risk High-Reward Rotation, a Biodiverse Rotation, a perennial grain rotation (Kernza Rotation), and an Organic Rotation. Diversity was incorporated into the crop rotations using several methods, including intercropping, fall-seeded cover cropping, winter annual grain cropping, perennial grain cropping, and organic cropping with green manures. Individual questions related to crop diversity were also evaluated (e.g., Intercrops versus monocrops). The research took place in Carman, MB during the drought years of 2020 and 2021. The High-Risk High-Reward Rotation was the most economical rotation in this study, while the Biodiverse Rotation was the most environmentally conscious rotation. The Kernza Rotation produced lower values than the Conventional Rotation for yield, harvest index, and water use efficiency. Intercrops produced varying results between years and intercropping types, although the pea/canola intercrop produced greater or similar yields and net returns than sole canola crops without the use of synthetic fertilizers. The fall rye/cover cropping system produced greater yields and dry matter than other annual crops but was overall less economical than most annual crops and mimicked important features of the perennial grain system. Additionally, thanks to weed suppression and soil moisture conservation offered by a terminated hairy vetch/barley mulch, the organic wheat produced significantly similar yields and water use efficiencies as conventional wheat crops while maintaining significantly higher harvest indices and net returns. Overall, this study indicates that increasing crop rotation diversity over time and space can maintain or improve crop productivity, resource use efficiency, yield stability, and economics.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,751
Score d'incertitude au seuil0,850

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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