Bibliographic record
Abstract
Wat was de droom in 2023: Onze droom was dat er in de nabije toekomst voldoende voedsel van lokale herkomst op een duurzame manier geteeld wordt.Dit voedsel moet betaalbaar zijn voor de bewoners van Zuidoost, geteeld worden met respect voor de bodem en het ecosysteem, en met inachtneming van het feit dat de teler naar behoren wordt vergoed.Wat ontbrak er in 2023: Stadslandbouw in Amsterdam Zuidoost was vaak kleinschalig en versnipperd.Het ontbrak aan een centrale locatie waar alles bij elkaar komt.Een plek waar je plantjes kunt ruilen of kopen, waar zaaizaad, meststoffen te kopen is, waar je gereedschap kunt lenen, waar je naar toe kunt voor advies of gewoon een praatje.De bestaande agrarische bedrijven rond de stad waren niet bekend met het feit dat telen voor de lokale markt kansen biedt.In Zuidoost was nauwelijks ruimte voor voedselproductie, het openbaar groen heeft er vaak een recreatieve bestemming.Veel van onze gewassen kunnen alleen maar in kassen geteeld worden maar deze zijn er niet.Wat was er nodig in 2023: Er was dus overtuigingskracht voor nodig dat er een locatie zou komen waar alles m.b.t.lokale voedselproductie bij elkaar komt zodat lokale (zowel professionele als hobby) telers voor Zuidoost kunnen produceren.Om de beschikbaarheid van ruimte voor stadslandbouw te vergroten is er een verkenning gedaan naar mogelijke locaties binnen en buiten Zuidoost en de belemmeringen die er zijn om deze te benutten.Wat is er sindsdien gedaan: De stadslandbouwacademie heeft de beschikbaarheid in Zuidoost van lokaal, betaalbaar en duurzaam voedsel vergroot.Dit waren de belangrijkste stappen die ze zette:2028
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.609 | 0.302 |
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; the direct Gemma label and the distilled Codex classifier agree on what is shown here.
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".