Veilig stijgen en landen op Schiphol : actualisatie vergoedingsregeling graanteelt om ganzen te weren
Bibliographic record
Abstract
In het Convenant reduceren risico vogelaanvaringen Schiphol 2016-2018 van maart 2016 is door een groot aantal partijen afspraken gemaakt om het aantal vogelaanvaringen met vliegtuigen rond Schiphol te verminderen. Het convenant is getekend door de Vereniging van Nederlandse Verkeersvliegers (VNV), Schiphol, Vereniging Natuurmonumenten, Staatsbosbeheer, Landschap Noord-Holland, Land- en Tuinbouworganisatie (LTO) Nederland, B&W Gemeente Haarlemmermeer, Gedeputeerde Staten van Noord-Holland, Zuid-Holland en Utrecht, en de Nederlandse Staat (vertegenwoordigd door de staatssecretaris van Infrastructuur en Milieu). In het convenant staan een aantal voornemens en maatregelen. Eén van de maatregelen is het zo veel mogelijk beperken van het foerageren van ganzen en andere vogels in de zomerperiode in de buurt van start- en landingsbanen. Het versneld onderwerken van graanresten kan hieraan een bijdrage leveren. Ganzen en andere vogels komen in de zomer na de graanoogst graankorrels zoeken en opeten. De afgelopen jaren is er een (vrijwillige) vergoedingsregeling geweest; hierbij zijn voor ruim 2.000 ha contracten afgesloten. De contracten lopen tot en met 2017. Voor de jaren na 2018 hebben de convenantpartijen gevraagd om opnieuw te kijken naar de opbouw van de verschillende posten voor het voorstel voor de basisvergoeding. Het ministerie van Infrastructuur en Milieu (I&M), afdeling Luchtvaartveiligheid, heeft deze adviesaanvraag bij het Wageningen Economic Research (voorheen LEI Wageningen UR) ingediend. Ook is gevraagd naar de ontwikkeling van het areaal granen in de afgelopen jaren in het gebied in vergelijking met het hele land en de ons omringende landen.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.044 | 0.006 |
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".