Directe economische effecten van accijns op brandstof voor de Nederlandse visserijvloot
Bibliographic record
Abstract
de uitstoot van broeikasgassen een aanpassing van de energiebelastingrichtlijn gepresenteerd waarin nieuwe minimum accijnstarieven voor motorbrandstof worden vastgesteld. 1 Voor zowel de aquacultuur als de visserij geldt volgens artikel 8 en 15 van het voorstel dat op 14 juli 2021 werd gepresenteerd vanaf 1 januari 2023 een minimale belasting van 0,9 euro/GJoule voor alle soorten conventionele brandstof (Annex 1 tabel B), terwijl de visserij en aquacultuur nu nog een uitzondering hebben voor deze accijns.Dit is het lage accijnstarief in het voorstel; het normale tarief voor brandstofaccijns is 10,75 euro/GJoule.Het ministerie van Landbouw, Natuur en Voedselkwaliteit wil inzicht in de economische consequenties voor de Nederlandse visserijsector van een eventuele accijnsheffing over brandstof.Zij heeft Wageningen Economic Research gevraagd een eerste indicatieve berekening te maken van de directe economische gevolgen van een accijnsheffing zoals voorgesteld in de conceptrichtlijn voor de Nederlandse visserij-en mosselvloot.De oestercultuur is buiten beschouwing gelaten vanwege gebrek aan gegevens.
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 | 0.003 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.092 | 0.004 |
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".