Achtergrondconcentraties in het oppervlaktewater van HHNK : Deelrapport 34 : Analyse achtergrondconcentraties voor stikstof en fosfor op basis van water- en nutriëntenbalansen voor deelgebied Wieringermeer West
Bibliographic record
Abstract
In dit technisch wetenschappelijk onderzoeksrapport zijn de theoretische stikstof- en fosforconcentraties van het oppervlaktewater in deelgebied Wieringermeer West afgeleid op basis van water- en nutriëntenbalansen. De waterbalans is opgebouwd in een waterbalansapplicatie die is ontwikkeld voor HHNK en Waternet waarin de waterbalans elke dag geactualiseerd wordt met de nieuwste meetgegevens van gemaalafvoer, verdamping en neerslag. De nutriëntenbalans is opgesteld met behulp van het modelinstrumentarium ECHO waarin beschikbare metingen, data en kennis zijn gecombineerd met regionale informatie (landgebruik, bodemtype, Gt-klasse). Daarnaast is de herkomst van de nutriënten in het oppervlaktewater in beeld gebracht en opgesplitst naar antropogeen (rwzi’s, bemesting, etc.) of natuurlijk (kwel, veenoxidatie, etc.). De bijdrage van de natuurlijke bronnen aan de nutriëntenbelasting van het oppervlaktewater in deelgebied Wieringermeer West bedraagt 28% voor stikstof en 25% voor fosfor.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.003 |
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".