MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3111792797 · doi:10.18174/532544

Monitor Voortgang Verduurzaming Voedselketens : dierlijke eiwitten en vis

2020· report· nl· W3111792797 sur OpenAlexaff
W.H.M. Baltussen, Richard L. Simmons, S.R.M. Janssens, Emil Georgiev

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Languenl
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Conservation and Management
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityLivestockBusinessAgricultural scienceEnvironmental planningManureAnimal healthNatural resource economicsEnvironmental resource managementEnvironmental protectionGeographyEnvironmental scienceEcologyForestryBiologyEconomicsAnimal science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Food consumption and production in the Netherlands is associated with several sustainability problems. The Monitor Progress on Sustainable Food Chains (MVVV) identified the main sustainability issues (‘hotspots’) for the domain ‘animal protein and fish’. Based on public data, it was determined to what extent progress has been made on these hotspots and their related objectives in the past 5 to 10 years. Hotspots such as ‘the environmental impact of the cultivation of animal feed’ and ‘use of antibiotics in livestock’ have reached their sustainability goals in the last years. Hotspots that have seen little progress and/or have some areas of improvement are anti-fouling problems in fisheries, animal welfare, air quality, energy use, health, safety and welfare of employees, enteric methane emissions and manure management.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,451
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0530,031

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,221 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetEnvironmental Conservation and ManagementTravaux en français237 207