Mogelijkheden om monitoring van klimaatimpact van de landbouw te verbeteren via sectordata : Adviesnotitie aan Taakgroep Landbouw vanuit de PPS Klimaatperspectief
Notice bibliographique
Résumé
Deze notitie gaat in op mogelijkheden om de (toekomstige) monitoring van de klimaatimpact van de Nederlandse landbouw te verbeteren door gebruik te maken van data van het bedrijfsleven.Dit soort verbeteringen zijn belangrijk om effecten van emissie-reducerende maatregelen mee te kunnen tellen in de landenrapportage richting de Verenigde Naties.Het realiseren van de gedentificeerde verbeterpunten vereist structurele afstemming en samenwerking tussen overheid en bedrijfsleven.Als dit niet haalbaar blijkt, ontstaat of een risico op een dubbel registratiesysteem of een risico dat inspanningen van de landbouw onzichtbaar blijven.Deze notitie is opgesteld in het kader van de PPS Klimaatperspectief en richt zich tot de Taakgroep Landbouw omdat binnen deze groep besluiten worden genomen om bestaande uitgangspunten en berekeningen ten aanzien van emissies uit de landbouw aan te passen.This note discusses possibilities to improve (future) monitoring of the climate impact of Dutch agriculture by using data from the private sector.Such improvements are important to be able to take effects of emissionreducing measures into account in the national report towards the United Nations.Realising the identified improvement opportunities requires structural coordination and cooperation between government and industry.If this does not prove feasible, there is either a risk of a double registration system or a risk that mitigation efforts by agriculture will remain invisible.This note was composed within the PPP Climate Perspective and is addressed to Taakgroep Landbouw (Task Force Agriculture).This taskforce takes decisions to adjust existing assumptions and calculations regarding emissions from agriculture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,012 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».