Beleidsinstrumenten voor energie-neutrale en klimaatvriendelijke agrosectoren : zoektocht naar de optimale instrumentenmix
Bibliographic record
Abstract
In de glastuinbouw, melkveehouderij en intensieve veehouderij zijn beleids-en andere instrumenten ingezet om energie-en klimaatdoelstellingen te halen. De doelen voor 2020 zijn nog niet allemaal gehaald en zijn soms ook niet binnen handbereik. Dit geldt met name voor productie van duurzame energie en reductie van broeikasgassen in de melkveehouderij en voor productie van duurzame energie door co-vergisting en reductie van CO2-emissie in de intensieve veehouderij. Educatie, economische incentives en wet-en regelgeving zijn de belangrijkste instrumenten. De glastuinbouw gebruikt meer specifieke tuinbouwgerichte instrumenten, terwijl de veehouderij vooral generieke instrumenten inzet. Regelmatig wordt herzien of de instrumenten nog wel het juiste gedrag ondersteunen en niet inzetten op innovaties die al achterhaald zijn of niet bijdragen aan lange termijn doelen. Een aandachtspunt is dat het aantal tools of handvatten om ondernemers te helpen klimaaten energiedoelstellingen na te streven nog beperkt is terwijl juist handelingsperspectief belangrijk is voor ondernemers. Daarnaast lijkt communicatie en kennisoverdracht nu nog vooral gericht te zijn op ondernemers die actief een bijdrage willen leveren, terwijl ook andere, meer passieve ondernemers meegenomen moeten worden in de ontwikkelingen.
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 | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.037 | 0.005 |
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".