Buitenbeentjes en boegbeelden; advies over megabedrijven in de Nederlandse land- en tuinbouw
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Het rapport wordt afgesloten met bedrijfsrapportages. 1. Wilhelminadorp (Zuid-Beveland, 1700 ha groot. Naast akkerbouw ook zaaizaad, en 162 ha mosselpercelen in Oosterschelde). 2. Breukers (In Slowakije een bedrijf van 700 ha). 3. Teboza (Helden, aspergeteelt)100 ha asperges, 180 ha tevens in Tsjechië). 4. Van de Bilt Zaden en Vlas (vestiging in Sluiskil; teelt van vlas in Flevopolders en Zeeuws-Vlaanderen; tevens een bedrijf in Frankrijk van 3000 ha). 5. Van den Oever Boomkwekerijen (Haaren, 130 ha laanbomen, heesters). 6. Seasun (Kapelle, 50 ha kastuinbouw paprika's en tomaten). 7. Vrebamelkvee (Vredepeel, 1000 melkkoeien, 675 jongvee). 8. Koepon (Aduarderzijl, 175 ha, met twee bedrijven in voormalig Oost-Duitsland, 1 in Schotland en 1 in canada, en startend in Polen; tevens in bezit van makelaardij AgriPon) 9. Den Eelder (Well, 450 koeien met eigen productie en afzet van zuivel). 10. Buist (Noordlaren, grootste natuurboer van Nederland en tevens grootstye biologische vleeshouder; 1200 ha en ruim 600 stuks Limousin). 11 Varkenshouderij in Noord-Limburg (eigen bedrijf met 200 zeugen en op 14 locaties gepachte stallen, tevens vestiging in Oost-Duitsland met 7000 zeugen en 2500 ha akkerbouw)
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it