Ontwerpen voor agroforestrysystemen in de melkveehouderij
Notice bibliographique
Résumé
We staan met elkaar voor de uitdaging om de voedselproductie sterk te verduurzamen,met volop aandacht voor klimaat, biodiversiteit, en verbeterde kwaliteit vanlucht en water. Zo moet Nederland vanuit het Klimaatakkoord de emissies vanbroeikasgassen met 55% reduceren in 2030 t.o.v. 1990, en in 2050 een nettouitstoot hebben van nul. Bovendien zijn we op grond van het akkoord van Montreal(2022) gebonden aan een sterke vergroting van de biodiversiteit. Daarnaast is inhet Nationaal Programma Landelijk Gebied (NPLG) vastgelegd dat 74% van destikstofgevoelige natuur in Nederland moet voldoen aan de Kaderrichtlijn Water.Voor het behalen van deze doelen wordt een grote rol toegeschreven aan demelkveehouderij. Niet alleen omdat de melkveehouderij verantwoordelijk is voor ruimeen derde van de uitstoot van broeikasgassen, stikstofoxiden (NOx) en ammoniak inde Nederlndbouw (CBS, 2023), maar ook omdat de melkveehouderij met 1 miljoenhectare landbouwgrond de grootste grondgebruiker van Nederland is. Hierom heeftde sector een belangrijke rol in het realiseren van onze gemeenschappelijke opgaven.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».