Landbouwstructuur in regio Foodvalley en gemeenten Bunschoten, Leusden, Putten en Woudenberg
Bibliographic record
Abstract
en bestaat uit het voorzien in een zo actueel mogelijk beeld van structuurkenmerken en sociaal-economische aspecten van de primaire agrarische sector in de regio Foodvalley, aangevuld met de gemeenten Bunschoten, Leusden, Putten en Woudenberg.Ook wordt inzicht gegeven in ontwikkelingen in afgelopen jaren.In 2020 waren er 2.000 agrarische bedrijven in het studiegebied, vooral melkvee-, vleeskalveren-en overige graasdierbedrijven.Van de 32.000 ha in het gebied is driekwart grasland.De meeste veestapels lopen afgelopen jaren terug; voor de meeste sectoren is de veebezetting per bedrijf en per ha lager dan het landelijke gemiddelde.Ongeveer 80% van de arbeid wordt binnen het gezin uitgevoerd.Het opvolgingspercentage blijft achter bij landelijk, wel zijn er relatief iets meer jonge ondernemers.Er bevinden zich veel potentiële stoppers boven 55 jaar in het gebied, die een achtste deel cultuurgrond beheren.Een op de tien ondernemers heeft een biologische bedrijfsvoering.Verbredingsactiviteiten nemen verder toe.De analyse is uitgevoerd met de CBS-Landbouwtelling.Trefwoorden: Primaire agrarische
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.038 | 0.005 |
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".