Bibliographic record
Abstract
Tijdens de eerste drie kwartalen van 2022 is de marge van de typische onderneming gedaald. In verreweg de meeste bedrijfstakken lag de marge van het mediaanbedrijf in 2021 nog boven het gemiddelde van 2015-2019. Dit is niet langer het geval. In het algemeen was de daling meer uitgesproken in de verwerkende nijverheid dan in de dienstensector. Er is echter een groot verschil tussen individuele ondernemingen, aangezien de omvang van de kostenstijging en het vermogen om deze door te berekenen in de verkoopprijzen, van bedrijf tot bedrijf verschillen. In tegenstelling tot de marge van de typische onderneming bleef de macro-economische margevoet in 2022 op een hoog niveau. Zoals elke macro-economische indicator wordt die maatstaf immers beïnvloed door een klein aantal zeer grote bedrijven en is deze hierdoor niet noodzakelijk representatief voor alle ondernemingen. Ook hiervoor wordt tegen eind 2022 echter een trendbreuk verwacht.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.073 | 0.016 |
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".