Rekenformat kengetallen zorglandbouw
Notice bibliographique
Résumé
landbouw -Economische kengetallen en benchmark multifunctionele landbouw is in 2015 door Wageningen UR een uniform rekenformat opgesteld om rendementscijfers in beeld te krijgen van ondernemingen in de zorglandbouw.Het project is gefinancierd door het ministerie van Economische Zaken en het bedrijfsleven middels de topsector Agro & Food.Aanleiding Leden van de Federatie Landbouw en Zorg (FLZ) hebben sterk de behoefte aan een eenvoudig hulpmiddel, waarmee zij zelf inzicht krijgen in hun eigen bedrijfsvoering en dat hen de optie biedt tot vergelijking met anderen.Dit met het idee dat meer inzicht helpt om de bedrijfsvoering te verbeteren.Daarnaast is het voor ondernemers in de zorglandbouw een handig instrument bij de onderbouwing van een financieringsaanvraag en/of gesprek met hun accountant/adviseur.Rekenformat ontwikkeld door interactief proces met de praktijk Vanuit het project is allereerst een uniform rekenformat (Excel-formulier met onderdeel Structuur en Economie) opgesteld om rendementscijfers voor ondernemingen in de zorglandbouw in beeld te brengen.Dit is uitgevoerd in samenspraak met de FLZ, aangesloten regionale zorgpartijen (ZLTO, coöperatie Limburgse Zorgboeren, BEZINN en coöperatie Boer en Zorg) en bij de VLB aangesloten accountantskantoren (ABAB accountants, AccoN AVM, Alfa accountants, Countus en Flynth).Vervolgens is dit rekenformat getoetst in vijf ondernemersgroepen tijdens twee bijeenkomsten per groep.In de eerste bijeenkomst heeft iedere deelnemer afzonderlijk het format ingevuld met eigen bedrijfskenmerken en financiële gegevens op basis van zijn boekhouding.In de tweede bijeenkomst zijn de uitkomsten besproken met de andere ondernemers in de groep aan de hand van bedrijfsvergelijkende overzichten.In totaal hebben dertig ondernemers en vijf adviseurs van VLB-kantoren aan dit traject deelgenomen.Daarnaast is een prototype benchmarktool ontwikkeld die het mogelijk maakt het eigen bedrijf te vergelijken met andere ondernemingen (ook buiten de eigen studiegroep) met vergelijkbare bedrijfskenmerken als dezelfde cliëntgroep en/of zorgdienst.Dit geeft een extra mogelijkheid tot bedrijfsvergelijking, maar dan wel zonder mogelijkheid tot inhoudelijke discussie met de betreffende ondernemers. Bedrijfsvergelijkend overzicht levert de nodige gespreksstof opIn de tabel op de volgende bladzijde is op basis van de database met bedrijfsgegevens van 2014 een fictief voorbeeld samengesteld van een bedrijfsvergelijkend overzicht.Hierbij is bedrijf A met twaalf zorgplaatsen voor ouderen in dagbesteding als uitgangspunt gekozen en met behulp van de benchmarktool zijn daar de vier goed gelijkende bedrijven B tot en met E bij gekozen.Dit voorbeeld laat zien dat ondanks een vergelijkbare zorgdienst en capaciteit de verschillen in arbeidsinzet, opbrengsten en kosten groot zijn.Deze verschillen leveren de nodige gespreksstof op om oorzaken te achterhalen en geven de ondernemers meer inzicht en handvatten om hun bedrijfsvoering te verbeteren.
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 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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,006 |
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 ».