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Enregistrement W7042698570

Profitability and risk analysis of alternative tillage systems in southern Ontario

2007· dissertation· en· W7042698570 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe Atrium (University of Guelph) · 2007
Typedissertation
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueEnzyme Structure and Function
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTillageSoil waterProfitability indexConventional tillageCrop yieldYield (engineering)Soil textureCropSoil loss
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study determined the optimal tillage system by crop and soil type for a hypothetical risk neutral and risk-averse Ontario farmer growing corn, soybeans and wheat. The study used yield distribution data for 27 tillage-crop-soil texture combinations from field experiments adjusted for apparent discrepancies. Generally, medium-textured soils produce higher yields than alternative soil types with crop yields responding positively (negatively) to tillage intensity on heavy (light) textured soils. Rotational, minimum and no-till systems were the most profitable on heavy, medium and light-textured soils respectively. Crop yield of rotational (no-till) can decrease by 2 (5) percent on heavy (light) textured soils and still be competitive with conventional tillage. Using both expected utility and value-at-risk decision criteria, conservation tillage was risk-efficient particularly on medium and light-textured soils. The results suggest that static risk is not a reason for the perceived low adoption rate of conservation tillage and that the rates may be associated with the spatial heterogeneity in soil type.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,693
Score d'incertitude au seuil0,538

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,215 · 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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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