Impactanalyse stoppen van gebruik van bestrijdingsmiddelen in grondwaterbeschermingsgebieden : Quickscan
Notice bibliographique
Résumé
De quickscan heeft als doel een eerste voorlopig inzicht te krijgen in de impact van een landelijk gebruiksverbod van bestrijdingsmiddelen in grondwaterbeschermingsgebieden (GWB-gebieden).Nederland heeft 158 GWB-gebieden met een areaal van 94.310 ha.Deze gebieden komen in heel Nederland voor, voornamelijk op lichtere (zand)gronden.Van de 39 stoffen die in ten minste 3 grondwatermonsters boven de drinkwatersignaleringsnorm zijn aangetroffen in de periode 1963-2022, zijn 10 stoffen afkomstig van bestrijdingsmiddelen die nog steeds een toelating hebben als gewasbeschermingsmiddel of biocide binnen Nederland.Daarvan zijn 6 stoffen een herbicide of een metaboliet van een herbicide.De gevolgen van een verbod op het gebruik van bestrijdingsmiddelen in GWB-gebieden zijn het grootst voor meerjarige teelten en gewassen met een hoog saldo.The quickscan aims to gain a first general understanding of the impact of a nationwide pesticide use ban in groundwater protection areas (GWP areas).The Netherlands has 158 GWB areas with an area of 94,310 ha.These areas occur throughout the Netherlands, mainly on the lighter (sandy) soils.Of the 39 substances detected in at least 3 groundwater samples above the drinking water signalling value in the period 1963-2022, 10 substances are from pesticides that still have an authorisation as a plant protection product or biocide within the Netherlands.Of these, 6 substances are a herbicide or a metabolite of a herbicide.The consequences of a ban on pesticide use in GWB areas are greatest for perennial crops and high balance crops.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,001 |
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 ».