Optimizing the Productivity and Resiliency of Cropping Systems in the Major Ecozones on the Canadian Prairies
Notice bibliographique
Résumé
Agriculture faces grand challenges of meeting growing food demands and increasing profitability while reducing environmental impacts. A systems approach is required to design and manage cropping systems to meet the goal of agricultural sustainability under climate change. A 4-year rotation study was established in 2018 at seven sites across the Canadian Prairies, including Beaverlodge, Lacombe, and Lethbridge, AB; Melfort, Scott, and Swift Current, SK; and Carman MB. The objective of this project is to develop resilient cropping systems for different ecozones on the Canadian Prairies. This study tested six cropping systems consisting of 1) conventional cropping system (Control), 2) pulse- or oilseed-intensified cropping system (POS), 3) diversified cropping system (DS), 4) market-driven cropping system (MS), 5) high risk and high reward cropping system (HRHRS), and 6) green-manure incorporated soil-health focused cropping system (GMS). Each cropping system varies slightly among experimental sites (ecozones) to mimic local farming practices. Cropping system indicators such as yield, resource use efficiency, soil health, profitability, environmental impact, resiliency, and sustainability will be fully assessed at the end of rotations. The preliminary results from the first 2 years indicated that there was no single cropping system suitable for all study ecozones although POS had an above-average yield and stability among the six cropping systems. We suggest that the optimal cropping system will maximize yield in the high-yielding ecozones and stabilize yields in the low-yielding ecozones. Link to Video Presentation: https://youtu.be/VsK4RNIzaZI
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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 | 0,001 | 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 ».