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Enregistrement W7106022173 · doi:10.7939/83450

Diversification of annual cropping sequences with perennial forage seed crops

2025· dissertation· en· W7106022173 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2025
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgronomic Practices and Intercropping Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCroppingPerennial plantGross marginCropping systemIntercroppingRed CloverForageAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Identifying profitable cropping systems from a sustainable perspective is crucial for addressing the challenges faced in modern farming. A truly sustainable cropping system can ensure farm profitability, promote environmental stewardship, and advance social equity. In this study, we explored the potential of cropping system diversification as a strategy to achieve the sustainability goals. We hypothesized that integrating perennial forage seed crops into cropping systems would increase productivity and profitability while enhancing soil and environmental health. To test this, a field study was initiated in 2013 at Beaverlodge Research Farm, Agriculture and Agri-Food Canada, Alberta to identify beneficial cropping systems. The experiment was laid out in a split plot design randomized complete block design with four replicates. Eight different cropping sequences were considered main-factor treatments and three nitrogen levels (0, 45, 90 kg ha-1) were assigned in sub-plots. The cropping sequences included four annual crops (canola [Brassica napus L.], wheat [Triticum aestivum L.], pea [Pisum sativum L.], and barley [Hordeum vulgare L.]), three perennial grasses (creeping red fescue [Festuca rubra L.], meadow bromegrass [Bromus riparius Rehm.], and timothy [Phleum pratense L.]), and two perennial legumes (alsike clover [Trifolium hybridum L.], and red clover [Trifolium pratense L.]). Among the eight cropping sequences treatments, six were diversified with both perennial forage legumes and grasses to compare with annual-based traditional sequences. The productivity of the cropping system was evaluated based on seed yield and expressed as canola equivalent yield (CEY), while gross revenue and gross margin were used as profitability metrics for uniform comparison among the tested sequences. Soil samples were collected from 0-15 cm depth over short- and long-term periods to assess soil physical, chemical, and biological properties that are sensitive to change with cropping system diversification. The CEY, gross revenue, and gross margin were notably higher in the legume to vernalizing grass rotation, regardless of nitrogen fertility level. The higher seed price of the perennial legume (red clover) and the higher seed yield and price of the vernalizing grass (meadow bromegrass) during their production phases provided an opportunity to capitalize on favorable seasonal weather and local market demands. However, the aboveground biomass yield was significantly higher in annual cropping sequences and improved with increasing nitrogen rates as compared to perennial forage-based sequences. Soil health indicators such as soil organic carbon, microbial biomass carbon, active carbon, and the activities of carbon and nitrogen cycling enzymes were significantly improved with the inclusion of perennial forages in annual cropping systems. Specifically, the creeping red fescue dominated cropping sequence exhibited higher soil aggregate stability and structural resilience as compared to other sequences. However, soil compaction, bulk density, pH, water infiltration rates, and water content at field capacity showed no significant differences among cropping sequences tested in this study. In summary, the perennial forage seed crops-based cropping system can be adopted to optimize farm profits while improving soil health under soil-climatic conditions similar to those of the Peace River region in western Canada.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,334
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,185
Écart entre enseignants0,174 · 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
Publié2025
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