A systems approach to assessing cropping systems on the Canadian Prairies: yield and economic returns
Notice bibliographique
Résumé
Agriculture faces grand challenges of improving productivity and profitability under climate uncertainty. A systems approach is required when designing crop systems to achieve the long-term goal of sustainability. A 4-year crop 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 overall objective of this project is to develop resilient cropping systems in different ecozones on the Canadian Prairies. This study tests 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). At the end of the 4-yr rotations, we will assess the performance of cropping systems using a suit of indicators including productivity, soil health, resource use efficiency, pest incidence, economic returns, environmental impacts, and resilience. The first 3-year preliminary results indicated that the average system yield (e.g. canola equivalent yield) for MS (2167 kg ha-1) and POS (1758 kg ha-1) were 33 and 8% higher than Control (1632 kg ha-1), respectively; while the CEY for DS (1537 kg ha-1), HRHRS (1451 kg ha-1) and GMS (1319 kg ha-1) were 6, 11, and 19% lower than Control, respectively. The net returns follow the order of MS > POS > DS > Control > GMS > HRHRS. Yield stability follows the order of GMS > POS > Control > DS > MS > HRHRS. The preliminary results suggest that an integrated approach is required to develop and assess cropping systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».