De economische waarde van de IJsselmeervisserij : Notitie met betrekking tot de waarde van vergunningen en merken
Notice bibliographique
Résumé
Het ministerie van Landbouw, Natuur en Voedselkwaliteit (LNV) en de Stichting Transitie IJsselmeer (STIJ) onderzoeken hoe de beroepsvisserij op het IJsselmeer in de toekomst duurzaam kan worden ingericht.Voor een eventuele herinrichting zijn diverse scenario's mogelijk zoals bijvoorbeeld herverdeling van vergunningen en merkjes, totale inname en vervolgens (gedeeltelijke) uitgifte.Inzicht in de waarde van vergunningen met de daarbij behorende rechten is noodzakelijk om de kosten van de herinrichting goed in te kunnen schatten.Het ministerie van LNV heeft Wageningen Economic Research gevraagd inzicht te geven in de economische waarde van de IJsselmeervisserij.Op het IJsselmeer zijn 34 visserijbedrijven actief met in totaal 59 visserijondernemers.De bedrijven hebben gezamenlijk 77 vergunningen in gebruik.De besomming van de IJsselmeervisserij bedraagt gemiddeld voor de periode 2013-2016 3,6 miljoen euro.Deze besomming bestond in 2016 naar schatting voor 46% uit aal, 27% uit snoekbaars, 1% uit baars, 3% uit brasem, 2% uit blankvoorn, 1% uit pootvis en 20% uit wolhandkrab.Gemiddeld zorgen de grote fuiken voor het grootste deel van de omzet (40%), gevolgd door staande netten (32%), schietfuiken (14%) en hoekwant (10%).
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,007 |
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 ».