Income Risk Analysis of Alternative Tillage Systems ofr Corn and Soybean Production on Clay Soils
Notice bibliographique
Résumé
Conservation tillage systems have not been widely adopted on clay soils. There are few empirical studies on the production potential and economic feasibility of conservation tillage systems for corn (Zea mays L.) and soybean (Glycine max L.) production on clay soils. On some soils in some regions, crop yields and possibly profitability can be increased, and yield and net farm returns risks may be reduced through the use of conservation tillage systems. Stochastic dominance efficiency criteria are used to rank net return distributions for one conventional tillage (CT) and seven conservation tillage (including five reduced tillage and two no-till) systems, conducted for corn and soybean cropping systems on two clay soils located in the 3050 to 3100 Corn Heat Unit areas of Ontario. Average yields are similar under con-ventional tillage and reduced tillage systems, although actual corn and soybean yield response to tillage treatment is affected by drought (year). Average net returns differ among tillage treatments due to two factors. First, actual corn and soybean yields vary among tillage systems for each soil type, depending on weather (i.e., year) effects. In addition, machinery costs that are crop-specific increase costs of pro-duction and therefore reduce net returns. In general, CT systems dominate both reduced tillage and no-till systems for almost all risk intervals for both clay soils, except for slightly high-risk-preferring intervals. L’adoption des régimes de travail de conservation du sol a été plutôt restreinte sur les terres argileuses.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».