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Enregistrement W2963158468

Afname derogatie: verkenning omvang en beweegredenen ondernemers

2019· article· nl· W2963158468 sur OpenAlexaff
M.W. Hoogeveen, C.H.G. Daatselaar, H. Prins

Notice bibliographique

RevueSocio-Environmental Systems Modeling · 2019
Typearticle
Languenl
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Analysis and Policy
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtPolitical scienceTheologyPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Afname derogatie: verkenning omvang en beweegredenen ondernemers Het ministerie van Landbouw, Natuur en Voedselkwaliteit (LNV) constateert een afname van de belangstelling voor deelname aan derogatie.In de jaren 2017-2019 is het aantal deelnemers aan derogatie en de omvang van het areaal afgenomen.LNV wil meer inzicht krijgen in de ontwikkeling in de tijd en regionale verschillen plus de achterliggende redenen van ondernemers om af te zien van verdere deelname aan de derogatie.LNV hecht waarde aan derogatie als middel voor het behoud en verbetering van de waterkwaliteit.Ook is het vanuit het optimaal benutten van regionaal beschikbare mineralen (en dus reductie van het gebruik van kunstmest) nodig te weten wat aan die afname ten grondslag ligt, of er regionale verschillen zijn en zo ja, waar die door komen.Een teruggang in derogatie leidt op de daarbij betrokken grond weliswaar tot minder gebruik van dierlijke mest per ha, maar dat is milieutechnisch niet per definitie gunstig.Als dit leidt tot minder grasland en meer teelt van stikstofgevoelige gewassen (zoals snijmais, aardappelen of tuinbouwgewassen) als ook tot een grotere kunstmestgift is de waterkwaliteit niet geholpen met het teruglopen van de derogatie.In dat kader wil LNV graag weten wat aan de afname ten grondslag ligt en of er regionale verschillen zijn in trends en reden van afname. DerogatieDe Europese Nitraatrichtlijn verplicht lidstaten het stikstofgebruik via dierlijke mest te beperken tot maximaal 170 kg per hectare per jaar.Nederland heeft van de Europese Commissie toestemming gekregen om hiervan af te wijken (derogatie).De derogatie, zoals die van kracht is voor de periode 2018-2019, is verleend voor landbouwbedrijven met minimaal 80% grasland.Bedrijven in de provincies Overijssel, Gelderland, Utrecht, Noord-Brabant en Limburg mogen op zand-en lössgrond tot 230 kilogram stikstof uit graasdiermest per hectare gebruiken.Op overige grondsoorten en op zandgronden in overige provincies mogen bedrijven tot 250 kilogram stikstof uit graasdiermest per hectare gebruiken.Daarbij mogen bedrijven die gebruikmaken van derogatie geen fosfaat uit kunstmest meer aanvoeren.Deze derogatie mag alleen worden toegepast met graasdiermest.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0120,012
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0530,007

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,180 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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