MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W3027331725

Landbouw in Nederland in 2050: Effecten van ontwikkelrichtingen

2020· article· nl· W3027331725 on OpenAlexaff
J.P. Lesschen, J.W. Reijs, Th.V. Vellinga, A. Verhagen, J. Kros, M. de Vries, R.A. Jongeneel, Thalisa Slier, Ana Gonzalez Martinez, I. Vermeij, C.H.G. Daatselaar

Bibliographic record

VenueData Archiving and Networked Services (DANS) · 2020
Typearticle
Languagenl
FieldEnergy
TopicEnergy, Environment, Agriculture Analysis
Canadian institutionsImpact
Fundersnot available
KeywordsPolitical science
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

verschillende beleidsdoelen en keuzes in bedrijfsvoering?Deze map geeft een samenvatting van de scenario studie uitgevoerd in opdracht van de Klimaattafel Landbouw en Landgebruik.In deze studie zijn vier verschillende scenario's ontwikkeld voor landbouw en landgebruik in 2050.Het gaat om theoretische scenario's waarbij ervan uit gegaan is dat alle boeren in Nederland de gekozen ontwikkelrichting volgen en alle bij behorende maat regelen toepassen.Doel van de scenario's is om aan knopingspunten te geven voor een onderbouwde discussie over de toekomst van de Nederlandse land bouw.De te verwachten effecten (zowel op het gebied van milieu als economie) van de scenario's zijn zo concreet mogelijk bepaald met behulp van modellen en expert beoordelingen.In de vier scenario's is onderscheid gemaakt naar 1) de ontwikkelrichting van de landbouw (productiviteit gedreven versus natuurinclusieve bedrijfsvoering; zie figuur links) en 2) de milieugebruiksruimte (voor genomen versus striktere milieubeleidsdoelen; zie tabel hieronder) De milieugebruiksruimte bepaalt op landelijk niveau de emissieruimte voor broeikasgas sen, ammoniak en N en Pbelasting naar het opper vlaktewater voor de landbouwsector in 2050.Voor ieder scenario is een pakket aan maatregelen gedefi nieerd, passend bij de betreffende ontwikkelrichting van de landbouw en milieugebruiksruimte. Als deze technische maatregelen ontoereikend zijn voor het behalen van de milieudoelen, zijn verandering van het landgebruik (vergroten areaal bos, veengrond uit pro ductie) en krimp van de veestapel als structurele maatregelen meegenomen om de milieudoelen toch te bereiken.De uitkomsten van de vier scenario's zijn vergeleken met een referentiescenario.Dit scenario gaat uit van bestaand beleid zonder extra maatregelen, maar neemt wel effecten mee van autonome ontwikkelin gen in o.a.het landbouwareaal, dierlijke en gewasop brengsten en voedselconsumptie.De effecten van de scenario's zijn in beeld gebracht voor een groot aantal indicatoren.In deze map staan de resultaten voor de belangrijkste indicatoren samen gevat.De factsheets geven voor elk scenario een beschrijving en een over zicht van de effecten op alle indicatoren.Verdere details en discussie over de uitkomsten staan beschre ven in het achtergrondrapport.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.609
Threshold uncertainty score0.787

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0040.002
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0150.001

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.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.217
Teacher spread0.204 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations4
Published2020
Admission routes1
Has abstractno

Explore more

Same venueData Archiving and Networked Services (DANS)Same topicEnergy, Environment, Agriculture AnalysisFrench-language works237,207