METHODS SUMMARYWe conducted a compr

METHODS SUMMARY
We conducted a comprehensive literature search, compiling scientific studies
comparing organic to conventional yields that met our selection criteria. We
minimized the use of selection criteria based on judgments of study quality but
examined its influence in the categorical analysis. We collected information on
several study characteristics reported in the papers and derived characteristics of
the study site from spatial global data sets (see Supplementary Tables 1–3 for a
description of all categorical variables). We examined the difference between
organic and conventional yields with the natural logarithm of the response ratio
(the ratio between organic and conventional yields), an effect size commonly used
in meta-analyses25. To calculate the cumulative effect size we weighted each individual
observation by the inverse of the mixed-model variance. Such a categorical
meta-analysis should be used when the data have some underlying structure and
individual observations can be categorized into groups (for example, crop species
or fertilization practices)26. An effect size is considered significant if its confidence
interval does not overlap with 1 in the back-transformed response ratio. To test the
influence of categorical variables on yield effect sizes we examined between-group

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สรุปวิธีการเราดำเนินการค้นหาวรรณกรรมที่ครอบคลุม การรวบรวมการศึกษาทางวิทยาศาสตร์เปรียบเทียบอินทรีย์ให้ผลตอบแทนแบบเดิมที่ตรงตามเงื่อนไขการเลือกของเรา เราลดการใช้เงื่อนไขการเลือกตามดุลยพินิจของคุณภาพการศึกษา แต่ตรวจสอบอิทธิพลในการวิเคราะห์ที่แน่ชัด เราเก็บรวบรวมข้อมูลในลักษณะการศึกษาหลายรายงานในเอกสาร และมาลักษณะของไซต์การศึกษาเชิงพื้นที่ชุดข้อมูลส่วนกลาง (ดูเสริมตาราง 1-3 สำหรับการคำอธิบายของตัวแปรทั้งหมดที่แน่ชัด) เราตรวจสอบความแตกต่างระหว่างผลผลิตอินทรีย์ และธรรมดากับลอการิทึมของอัตราส่วนการตอบสนอง(อัตราส่วนระหว่างผลผลิตอินทรีย์ และทั่วไป), ขนาดของผลที่ใช้กันทั่วไปใน meta-analyses25 การคำนวณขนาดผลสะสม เราถ่วงน้ำหนักแต่ละบุคคลสังเกต โดยผกผันผลต่างรุ่นผสม ดังกล่าวที่แน่ชัดวิเคราะห์ควรใช้เมื่อข้อมูลมีบางโครงสร้างพื้นฐาน และสังเกตแต่ละสามารถจำแนกได้เป็นกลุ่ม (เช่น พืชสายพันธุ์หรือปฏิสนธิปฏิบัติ) 26 ขนาดผลถือว่าสำคัญถ้าความเชื่อมั่นช่วงไม่ได้ซ้อนทับกับ 1 ในอัตราการตอบสนองกลับกลาย การทดสอบการอิทธิพลของตัวแปรที่แน่ชัดบนผลผลิตขนาดผล เราตรวจสอบระหว่างกลุ่ม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธีการสรุป
เราดำเนินการค้นหาครอบคลุมวรรณคดีรวบรวมการศึกษาทางวิทยาศาสตร์
เปรียบเทียบอินทรีย์ผลผลิตทั่วไปที่ผ่านเกณฑ์การคัดเลือกของเรา เรา
ลดการใช้เกณฑ์การคัดเลือกขึ้นอยู่กับคำตัดสินของคุณภาพการศึกษา แต่
การตรวจสอบอิทธิพลในการวิเคราะห์เด็ดขาด เราเก็บรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับ
ลักษณะการศึกษาหลายรายงานในเอกสารที่ได้รับมาและลักษณะของ
เว็บไซต์การศึกษาจากอวกาศชุดข้อมูลทั่วโลก (ดูตารางที่ 1-3 เสริมสำหรับ
คำอธิบายของตัวแปรเด็ดขาดทั้งหมด) เราตรวจสอบความแตกต่างระหว่าง
อัตราผลตอบแทนอินทรีย์และธรรมดากับลอการิทึมธรรมชาติของอัตราส่วนการตอบสนอง
(อัตราส่วนระหว่างอัตราผลตอบแทนอินทรีย์และธรรมดา) ซึ่งเป็นขนาดของผลที่ใช้กันทั่วไป
ใน meta-analyses25 การคำนวณขนาดของผลกระทบที่เราถ่วงน้ำหนักแต่ละ
สังเกตโดยการผกผันของการผสมรูปแบบความแปรปรวน ดังกล่าวเด็ดขาด
meta-analysis ควรจะใช้เมื่อข้อมูลมีบางส่วนโครงสร้างพื้นฐานและ
การสังเกตแต่ละคนจะถูกแบ่งออกเป็นกลุ่ม (เช่นสายพันธุ์การเพาะปลูก
หรือการปฏิบัติปฏิสนธิ) 26 ขนาดผลที่ได้คือการพิจารณาที่สำคัญหากความเชื่อมั่นของ
ช่วงเวลาที่ไม่ทับซ้อนกับ 1 ในอัตราส่วนการตอบสนองกลับเปลี่ยน เพื่อทดสอบ
อิทธิพลของตัวแปรเด็ดขาดเกี่ยวกับขนาดของผลกระทบอัตราผลตอบแทนที่เราตรวจสอบระหว่างกลุ่ม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วิธีการสรุปเราทำการค้นหาวรรณกรรมที่ครอบคลุมการรวบรวมการศึกษาทางวิทยาศาสตร์การเปรียบเทียบผลผลิตอินทรีย์ทั่วไป พบว่าเกณฑ์การเลือกของเรา เราลดการใช้เกณฑ์การคัดเลือกตามการตัดสินคุณภาพของการศึกษา แต่ตรวจสอบอิทธิพลในการวิเคราะห์เชิงคุณภาพ เราเก็บรวบรวมข้อมูลลักษณะการศึกษาหลายรายงานในกระดาษ และที่ได้มาคุณลักษณะการศึกษาชุดข้อมูลเชิงพื้นที่เว็บไซต์จากทั่วโลก ( ดูเพิ่มเติมโต๊ะ 1 – 3 สำหรับรายละเอียดของตัวแปรเชิงกลุ่มทั้งหมด ) เราตรวจสอบความแตกต่างระหว่างผลผลิตอินทรีย์และกับลอการิทึมธรรมชาติของอัตราส่วนการตอบสนอง( อัตราส่วนระหว่างอินทรีย์และผลผลิต ) , ผลขนาดใช้กันทั่วไปใน meta-analyses25 . คำนวณสะสมผลขนาดเราหนัก แต่ละบุคคลการสังเกตโดยผกผันของรูปแบบผสม ความแปรปรวน เช่นอย่างแท้จริงการวิเคราะห์อภิมานควรจะใช้เมื่อข้อมูลมีโครงสร้างและพื้นฐานการสังเกตบุคคลสามารถแบ่งออกเป็นกลุ่ม ( ตัวอย่างเช่น ชนิดพืชหรือการปฏิบัติ ) 26 ผลขนาดถือว่าสำคัญ หากความเชื่อมั่นของช่วงเวลาที่ไม่ทับซ้อนกับ 1 ในแปลงกลับการตอบสนองอัตราส่วน เพื่อทดสอบอิทธิพลของตัวแปรที่มีผลต่อผลผลิตเด็ดขาดขนาดเราตรวจระหว่างกลุ่ม