Ontwerpen voor agroforestrysystemen in de melkveehouderij
Bibliographic record
Abstract
We staan met elkaar voor de uitdaging om de voedselproductie sterk te verduurzamen,met volop aandacht voor klimaat, biodiversiteit, en verbeterde kwaliteit vanlucht en water. Zo moet Nederland vanuit het Klimaatakkoord de emissies vanbroeikasgassen met 55% reduceren in 2030 t.o.v. 1990, en in 2050 een nettouitstoot hebben van nul. Bovendien zijn we op grond van het akkoord van Montreal(2022) gebonden aan een sterke vergroting van de biodiversiteit. Daarnaast is inhet Nationaal Programma Landelijk Gebied (NPLG) vastgelegd dat 74% van destikstofgevoelige natuur in Nederland moet voldoen aan de Kaderrichtlijn Water.Voor het behalen van deze doelen wordt een grote rol toegeschreven aan demelkveehouderij. Niet alleen omdat de melkveehouderij verantwoordelijk is voor ruimeen derde van de uitstoot van broeikasgassen, stikstofoxiden (NOx) en ammoniak inde Nederlndbouw (CBS, 2023), maar ook omdat de melkveehouderij met 1 miljoenhectare landbouwgrond de grootste grondgebruiker van Nederland is. Hierom heeftde sector een belangrijke rol in het realiseren van onze gemeenschappelijke opgaven.
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 | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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".