Bibliographic record
Abstract
TSC), door op basis van de vragenlijsten en de expertise van TSC in kaart te brengen welke duurzaamheidsthema's moeten worden aangepakt en op welke manier 1 .In 2016 en 2018 zijn verbetercycli doorgelopen voor brood in het project 'Continue verbetering van duurzaamheid van in Nederland geconsumeerde agri-en voedselproducten' 2 , dat mede is gefinancierd in een publiek-private samenwerking door de Topsector Agri & Food en de Topsector Tuinbouw & Uitgangsmaterialen.Hier vindt u een samenvatting van de relevante duurzaamheidsthema's en verbeteropties.Hoe ziet de keten eruit?In Nederland geconsumeerd brood wordt grotendeels in Nederland en België (voor)gebakken en de granen worden geteeld en gemalen in verschillende Europese landen, onder andere in Nederland en België, maar voornamelijk in Duitsland en Frankrijk.Het (voor) gebakken brood wordt verpakt en gedistribueerd naar supermarketen of catering.Via de supermarkten en catering belanden de producten bij de consument en als laatste stap worden de resten en het verpakkingsmateriaal verwerkt (zie figuur 1).• Hoe ziet de keten eruit?• Wat zijn de relevante duurzaamheidsthema's?• Welke initiatieven helpen de keten verduurzamen?• Welke verbetermaatregelen zijn relevant voor de sociale duurzaamheid?• Welke verbetermaatregelen zijn relevant voor het milieu?• Wat zijn best practices voor verduurzaming van de broodketen?Verbeteropties om de broodketen te verduurzamen
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 | 0.018 | 0.038 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.010 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.091 | 0.020 |
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".