Nitraat en N- en P-uitspoeling bij de gebruiksnormen van het 5de NAP : modelberekeningen met MAMBO en STONE
Bibliographic record
Abstract
De aanscherping van de mestnormen leidt tot een geringe verandering van het gebruik van dierlijke mest en kunstmest in de Nederlandse landbouw. De grootste verandering wordt berekend voor landbouw op zand- en lössgronden in de zuidelijke provincies, waar het gebruik van stikstof met dierlijke mestgiften gemiddeld 12 kg stikstof ha-1 jr-1 afneemt. In de komende 15 jaar zullen de nitraatconcentraties in geringe mate dalen, gedeeltelijk veroorzaakt door de aanscherping van de mestnormen in het 5de Actieprogramma. Op termijn wordt op de zanden lössgronden gemiddeld aan de nitraatnorm van 50 mg L-1 voldaan, maar in de zuidelijke provincies zal de nitraatnorm nog ruim worden overschreden. Het effect op de stikstofvracht naar het oppervlaktewater is beperkt. De grootste effecten treden op in de zuidelijke provincies. Voor de fosfaatvracht naar het oppervlaktewater worden geen of slechts geringe effecten berekend.
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.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".