Crop yield impacts from rotations in Manitoba
Notice bibliographique
Résumé
Primary agriculture and agriculture manufacturing, as one of the dominant industries in Manitoba, generates jobs, agricultural products, and boosts economic output. Crop rotation, swapping out different crops over seasons, is an agricultural practice with both economic and ecological benefits for both crop production and the environment. Previous research by Manitoba Agriculture Service Corporation (MASC) studied the relative yield responses of crops grown in Manitoba on large fields using only the previous crop as the influential factor, which might be biased. Thus, there is a need to explore the 'rotation effect' after taking more factors into the crop yield models. The purpose of this research is to explore how crop rotations influence crop yields in Manitoba. A yield model given inputs of fertilizers, climatic and regional factors, seeding dates, regional effects, yearly dummies, soil qualities, and crop rotation effects were developed in the analysis. Yield responses through the coefficients of previous crops were examined through the yield model at both provincial and regional levels. The results were consistent with previous findings that monoculture leads to negative yield potential and rotating crops with soybeans is likely to help boost crop yields. The impacts from the previous crops on yields in this study are more precisely estimated than Kubinec's since it contains more influential factors, which in return helps farmers better estimate their profits. Also, the effects of seeding dates, regional levels, fertilizers, precipitation and temperature on crop yields were identified. These new results provide farmers with a more thorough understanding of crop rotations so they can make better choices about crop selections for production in Manitoba.
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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) | 0,000 | 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 ».