Hoe geef ik een cursus bodembeoordeling : een handleiding voor cursusleiders
Bibliographic record
Abstract
In een samenwerking van Louis Bolk Instituut (LBI), Centrum voor Landbouw en Milieu (CLM) en Nutriënten Management Instituut (NMI) is een cursus ontwikkeld waarbij de beoordeling van de bodem aan de hand van een profielkuil centraal staat. Het doel van deze cursus in om na bestudering van bodemstructuur, bodemleven en beworteling de bodem te beoordelen. Vervolgens kunnen maatregelen gekozen worden om eventuele tekortkomingen op te heffen. Een onderdeel van het cursusmateriaal is de handleiding voor cursusleiders. Deze handleiding voor de cursus “Bodem in zicht” is bedoeld voor cursusbegeleiders bij het voorbereiden, uitvoeren en evalueren van de cursus. Bij potentiële cursusbegeleiders wordt gedacht aan: • Adviseurs of docenten die een cursus geven aan agrarische ondernemers of aan adviseurs. • Agrarische ondernemers (b.v. begeleiders van studiegroepen) die aan andere agrarische ondernemers een cursus geven of die een cursus verzorgen voor hun medewerkers.
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 | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.053 | 0.009 |
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".