MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W7110543667

Innovatie in de land- en tuinbouw 2024

2025· other· nl· W7110543667 on OpenAlexaff

Bibliographic record

VenueSocio-Environmental Systems Modeling · 2025
Typeother
Languagenl
Field
Topic
Canadian institutionsImpact
Fundersnot available
KeywordsSocial organisationTempeSocial life
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Definities Definities HoofdpuntenInnovatie In de enqute die werd gehouden in 2024 over innovaties in het jaar 2023, bedroeg het aandeel innovatoren en vroege volgers bijna 10%.Dit is net onder de streefwaarde (10%) van het ministerie van Landbouw, Visserij, Voedselzekerheid en Natuur (LVVN). InnovatieIn de enqute die werd gehouden in 2024 over innovaties in het jaar 2023, bedroeg het aandeel innovatoren en vroege volgers bijna 10%.Dit is net onder de streefwaarde (10%) van het ministerie van Landbouw, Visserij, Voedselzekerheid en Natuur (LVVN).Achtergrond De Innovatiemonitor is een enqute onder boeren en tuinders die deelnemen aan het Bedrijveninformatienet van Wageningen Social Economic Research over bedrijfsvernieuwingen en de perceptie van ondernemers op het gebied van innovaties (voor verdere informatie zie 'Achtergrond'). AchtergrondDe Innovatiemonitor is een enqute onder boeren en tuinders die deelnemen aan het Bedrijveninformatienet van Wageningen Social & Economic Research over bedrijfsvernieuwingen en de perceptie van ondernemers op het gebied van innovaties (voor verdere informatie zie 'Achtergrond').Tuinbouw vernieuwde het meest, varkenshouderij het minst In de opengrondstuinbouw en glastuinbouw innoveerden de bedrijven relatief het vaakst, met respectievelijk 16% en 13% innovatoren en vroege volgers in 2023.De tuinbouwsectoren kennen iets meer productvernieuwingen dan de landbouwsectoren.In de varkenshouderij werd het minst vaak vernieuwd, met ruim 4% van de bedrijven die behoorden tot de innovatoren of vroege volgers. Tuinbouw vernieuwde het meest, varkenshouderij het minstIn de opengrondstuinbouw en glastuinbouw innoveerden de bedrijven relatief het vaakst, met respectievelijk 16% en 13% innovatoren en vroege volgers in 2023.De tuinbouwsectoren kennen iets meer productvernieuwingen dan de landbouwsectoren.In de varkenshouderij werd het minst vaak vernieuwd, met ruim 4% van de bedrijven die behoorden tot de innovatoren of vroege volgers.Innovatieplannen In de opengrondstuinbouw en varkenshouderij waren relatief veel ondernemers die willen innoveren binnen 2 jaar of dat waarschijnlijk zouden gaan doen.Ook in de pluimveehouderij gaven relatief veel bedrijven aan te willen vernieuwen, wat vaak verband hield stikstof. InnovatieplannenIn de opengrondstuinbouw en varkenshouderij waren relatief veel ondernemers die willen innoveren binnen 2 jaar of dat waarschijnlijk zouden gaan doen.Ook in de pluimveehouderij gaven relatief veel bedrijven aan te willen vernieuwen, wat vaak verband hield stikstof.Vertrouwen in de overheid is heel laag Het vertrouwen in de overheid is in de land-en tuinbouw heel laag.Slechts 3% van de bedrijven zei in de enqute die in 2024 werd uitgevoerd veel of heel veel vertrouwen in de nationale overheid te hebben.Ook het vertrouwen in sectororganisaties en wetenschap is in het algemeen niet groot. Vertrouwen in de overheid is heel

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.588
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.001
Research integrity0.0030.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.043

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.

Opus teacher head0.012
GPT teacher head0.236
Teacher spread0.225 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueSocio-Environmental Systems ModelingFrench-language works237,207