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Enregistrement W3124117497 · doi:10.18174/639446

Bedrijfsuitkomsten in de Nederlandse particuliere bosbouw over 2021

2023· preprint· nl· W3124117497 sur OpenAlexaff
Pieter Woltjer, M.J. Voskuilen, Angelina Horsting. A.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Languenl
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dit rapport biedt een overzicht van de bedrijfsresultaten van particuliere bosbedrijven in 2021.Hierbij gaat het om particuliere boseigenaren met meer dan 50 ha bos, met uitzondering van de particuliere natuurbeschermingsorganisaties.De Nederlandse particuliere bosbedrijven boekten in 2021 een bedrijfsresultaat van gemiddeld 27 euro per ha, tegen min 5 euro per ha bos in 2020.In 2021 namen de opbrengsten sterker toe dan de kosten, met een stijging van respectievelijk 17% en 6% in vergelijking met 2020.Dit resulteerde in een opbrengsten-kostenverhouding van 109% in 2021, een toename van 11 procentpunten ten opzichte van het voorgaande jaar.Het onderzoeksproject is uitgevoerd binnen de Wettelijke Onderzoekstaak voor het ministerie van Landbouw, Natuur en Voedselkwaliteit.De uitvoering wordt gecoördineerd door het Centrum voor Economische Informatievoorziening (CEI).Het CEI bewaakt het onafhankelijke karakter van het onderzoek en de kwaliteitsborging.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,261

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,004

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 GPT0,273
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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