Milieubelasting per eenheid product in de glastuinbouw 2004-2016
Bibliographic record
Abstract
heeft geboekt op het gebied van verduurzaming van het gewasbeschermingsmiddelengebruik.LTO Glaskracht Nederland en de Stichting Programmafonds Glastuinbouw hebben daarom aan Wageningen Economic Research opdracht gegeven om de milieubelasting door de emissie van chemische gewasbeschermingsmiddelen vanuit de glastuinbouw te vertalen naar milieubelasting per eenheid product.Om aansluiting te krijgen bij de tastbare werkelijkheid van de consument, is 'eenheid product' in deze factsheet uitgewerkt als 'verpakkingseenheid in het winkelschap'.De beschrijving is opgebouwd uit de volgende stappen: de fysieke opbrengsten en de achterliggende databronnen van de hoofdgewassen, de omzetting van fysieke opbrengsten naar verpakkingseenheden, de specificatie van de indicator 'milieubelasting per verpakkingseenheid' en de uitkomsten van de indicator voor enkele belangrijke glastuinbouwproducten in 2004, 2008, 2012 en 2016. Milieubelasting per hectareDe milieubelasting is uitgedrukt in milieubelastingpunten (mbp), een verhoudingsgetal voor de toxiciteit van de gebruikte middelen voor waterorganismen c.q. bodemorganismen.Voor een verdere uitleg wordt verwezen naar factsheet 2018-081b.De gemiddelde milieubelasting per ha van de hoofdgewassen is samengevat in tabel 1.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| 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".