Effecten droogte en hitte op inkomens land- en tuinbouw: Update: nu inclusief melkgeitenhouderij en schapenhouderij
Bibliographic record
Abstract
gevraagd een eerste analyse te maken van de verwachte effecten van de huidige droogte en hitte op de inkomens in de Nederlandse land-en tuinbouw.Gezien de korte termijn is deze analyse beperkt tot de dierlijke sectoren melkveehouderij, melkgeitenhouderij en schapenhouderij, en de plantaardige sectoren akkerbouw, vollegrondsgroente en fruit.Er is gebruikgemaakt van al bestaande statistieken, aangevuld met de indrukken uit een telefonische belronde met ruim 25 deskundigen uit onderzoek, voorlichting, handel, verwerkende industrie en de belangenbehartiging.De resultaten van deze quick-scan tot het peilmoment halverwege augustus zijn samengevat in deze factsheet.De belangrijkste conclusie onder de gehanteerde aannames en nog heersende onzekerheid over het verdere verloop van het groeiseizoen is dat zelfs indien de huidige droogte en hitte nu voorbij zouden zijn in de Nederlandse melkveehouderij, in de melkgeitenhouderij en op akkerbouwbedrijven met zetmeelaardappelen, er dan een gemiddelde inkomensdaling van respectievelijk 16.000 euro, 22.000 euro en 31.000euro per onbetaalde arbeidsjaareenheid 1 kan worden verwacht.Ook in de schapenhouderij is sprake van een negatief effect op het saldo ter waarde van 35 euro per ooi.Daarentegen wordt voor de overige akkerbouwbouwbedrijven en in de fruitteelt gemiddeld een inkomensstijging van respectievelijk 12.000 euro en 21.000 euro per onbetaalde arbeidsjaareenheid voorzien, omdat de lagere kg-opbrengsten naar verwachting ruimschoots worden gecompenseerd door de fors hogere prijzen op de vrije markt als gevolg van schaarste.In de vollegrondsgroenteteelt lijken de inkomenseffecten gemiddeld verwaarloosbaar te zijn.Afhankelijk van de regio en grondsoort, mogelijkheden tot beregening en aard van de afzetcontracten zullen de verschillen tussen individuele ondernemers nog groter zijn dan gebruikelijk.Ook in het verleden was de van nature al grote inkomensspreiding in de landen tuinbouw in jaren met extreme droogte en hitte groter dan in een gemiddeld jaar.De daadwerkelijke effecten zullen echter pas dit najaar duidelijker worden, evenals de weersomstandigheden in augustus en september en het effect op het herstel van de gewasgroei.1 De vergoeding die de ondernemers en hun huishoudens hebben behaald voor de inzet van hun arbeid en kapitaal in het bedrijf.Het inkomen wordt berekend door de totale opbrengsten van het bedrijf te verminderen met de betaalde kosten en afschrijvingen en te vermeerderen met het saldo van buitengewone baten en lasten.Het kengetal wordt meestal uitgedrukt in euro per onbetaalde arbeidsjaareenheid (oaje), waarmee het gekoppeld wordt aan de hoeveelheid ingezette arbeid en het dus beter over bedrijven heen vergelijkbaar is (Agrimatie.nl).
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 | 0.008 | 0.025 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
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".