Bibliographic record
Abstract
In de Meerjarenafspraak Energietransitie Glastuinbouw 2014-2020 is tussen glastuinbouwsector en overheid een doel voor de totale CO 2 -missie in 2020 van 6,2 Mton overeengekomen. Hierop is in 2017 door de convenantspartijen een technisch correctie toegepast tot 4,6 Mton. Uit de Energiemonitor van de Nederlandse glastuinbouw blijkt dat in 2016 de CO 2 -emissie daalde naar 5,6 Mton. De glastuinbouw zat in 2016 hiermee onder het oorspronkelijke doel en boven de technische correctie. In de periode 2010-2016 daalde de CO 2 -emissie met 2,5 Mton. Na temperatuurcorrectie is dit 2,2 Mton. Dit kwam door krimp van het areaal, minder verkoop elektriciteit, toename duurzame energie, minder inkoop warmte, meer inkoop elektriciteit, intensivering, extensivering en energiebesparing. Ondanks de lagere energiekosten in 2016 is de energiebesparing verder toegenomen. Het aandeel duurzame energie in het totaal energiegebruik groeide in 2016 van 4,8 tot 5,5%. Deze groei zat bij aardwarmte en inkoop duurzame elektriciteit. De energie-efficintie is in 2016 met 1 procentpunt verbeterd door een daling van het primair brandstofverbruik en een stijging van de fysieke productie.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.045 | 0.011 |
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".