Tink derom: De algoritmebeskriuwingen yn it Frysk binne automatysk oerset. Hjir kinne flaters yn sitte. Foar de orizjinele beskriuwingen geane jo nei de Nederlânske ferzje fan it Algoritmeregister.
Model foar neilibjen fan it wolwêzen fan molkkoeien
- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Yn gebrûk
Algemene ynformaasje
Tema
Begjindatum
Kontaktgegevens
Link nei publykspagina
Ferantwurde gebrûk
Doel en impact
Dit algoritme is bedoeld om de tiid fan ús ynspekteurs sa effisjint mooglik te brûken. Op it stuit fiere wy bygelyks ynspeksjes út by
- Bedriuwen selektearre troch tafal. Op dizze manier hâlde wy in dúdlik byld fan hoe't melkfeebedriuwen yn 't algemien prestearje.
- Bedriuwen dy't rapportearre binne om't bisten mooglik mishannele wurde. Dizze rapporten kinne dien wurde troch boargers, bistedokters of oare bedriuwen.
- Bedriuwen dy't selektearre binne op basis fan risikofaktoaren, lykas hege kealsterfte.
Fierder wolle wy foaral bedriuwen ynspektearje dêr't de kâns op net-neilibjen heger liket. Dit algoritme helpt sokke bedriuwen te identifisearjen. In ynspeksje folget lykas wy altyd dogge. Dit resulteart yn dat wy mear ynspeksjes útfiere by bedriuwen dêr't in probleem wêze kin, en minder by bedriuwen dêr't alles soepel ferrint. Ynspeksje dêr't de risiko's it grutst lykje is wetlik ferplicht; mei dit algoritme kinne wy dat effektiver dwaan.
Afwagings
Dit algoritme helpt ús bedriuwen te identifisearjen dy't wierskynliker net foldogge oan regeljouwing foar dierenwolwêzen. Yn gefal fan oertredings kinne wy yngripe en derfoar soargje dat de situaasje ferbetteret. Dat is in grut foardiel. It algoritme soarget der ek foar dat wy der wis fan binne dat wy de risiko's foar alle bedriuwen op deselde manier berekkenje, mei de ynformaasje dy't wy brûke meie. Dat is ek in foardiel.
In potinsjeel neidiel is dat it algoritme leart fan eardere ynspeksjes. Dit kin derta liede dat it algoritme konsekwint deselde soarten bedriuwen foarstelt, of se oarsom oerslacht.
In oar potinsjeel neidiel is dat ynspekteurs mear problemen kinne ûntdekke as se witte dat se in ynspeksje útfiere by in bedriuw dat selektearre is troch in algoritme. Dit kin liede ta mear oertredings dy't by guon bedriuwen fûn wurde, om't it algoritme se better kin ûntdekke, net om't se minder oan 'e wet foldogge. Omdat wy lykwols witte dat dizze risiko's besteane, hawwe wy ek maatregels nommen om se te ferminderjen.
Wy binne fan betinken dat, alles mei-inoar nommen, de foardielen swierder weagje as de neidielen.
Minskele tuskenkomst
Dit algoritme foarseit, foar elke pleats mei teminsten 20 molkkij, de kâns dat it net foldocht oan de regeljouwing foar dierenwolwêzen. Wy meitsje in list mei de pleatsen mei de heechste kânsen foar ynspeksje. It oantal pleatsen foar de lêste kontrôles wurdt troch minsken bepaald, en dizze list sels wurdt ek mei de hân kontrolearre. As wy potinsjele flaters of ferbetteringspunten ûntdekke, passe wy it algoritme oan of korrigearje wy de list mei pleatsen. Dêrnei wurdt elke pleats op 'e list besocht troch in ynspekteur. It algoritme jout allinich advys oer hokker molkfeebedriuwen ynspektearre wurde moatte. It algoritme nimt gjin besluten en jout gjin advys oer de ynspeksje sels.
Risikobehear
Lykas wy earder skreaune, sjogge wy twa grutte risiko's ferbûn mei it gebrûk fan dit algoritme. De earste is dat wy guon soarten melkfeebedriuwen te faak of, oarsom, te selden ynspektearje kinne. Om dit te foarkommen, nimme wy ferskate maatregels. Earst bliuwe wy ynspeksjes útfiere by melkfeebedriuwen dy't tafallich selektearre binne. Dit stelt ús yn steat om te ferifiearjen oft it algoritme echt helpt om mear problemen te detektearjen dan wy oars soene dwaan. Twad, fergelykje wy de list mei melkfeebedriuwen dy't troch it algoritme suggerearre wurde mei de list fan alle besteande melkfeebedriuwen. As wy fernimme dat it algoritme probleemlokaasjes net mear sekuer genôch foarseit, of konsekwint deselde soarten bedriuwen selektearret of oerslacht, sille wy it ferbetterje of it gebrûk derfan stopsette. Derneist freegje wy ynspekteurs om har ûnderfiningen te dielen op basis fan 'e útfierde ynspeksjes. Harren feedback helpt ús om it algoritme fierder te ferbetterjen.
It twadde risiko is dat it algoritme ynfloed hawwe kin op wat ynspekteurs tinke fan 'e bedriuwen dy't se ynspektearje. Om derfoar te soargjen dat dit sa min mooglik bart, ferklearje wy dúdlik dat it algoritme allinich in kâns berekkent. It feit dat in molkfeehâlderij troch it algoritme suggerearre is, betsjut net echt dat der wat mis is; it betsjut allinich dat it liket op molkfeehâlderijen dêr't wy earder in probleem fûn hawwe.
Yn 't algemien binne wy fan betinken dat de risiko's fan it algoritme lyts binne. Der is in flinke hoemannichte minsklik tafersjoch; en it totale oantal bedriuwen dat ynspektearre is op advys fan it algoritme is net grut.
Wettlike basis
- De Wet op dierenwelzijn
- Beslút foar bistefersoargers
Links nei wettlike basis
- The Law on Animals: https://wetten.overheid.nl/BWBR0030250/
- Animal husbandry decree: https://wetten.overheid.nl/BWBR0035217/
Wurking
Gegevens
It algoritme brûkt gegevens út 3 boarnen:
- Us eigen ynspeksjeresultaten,
- it systeem wêryn't molkfeehâlders de berte, ferpleatsing en dea fan harren bisten melde moatte ('I&R'),
- de 'lânboutelling', wêryn alle boeren jierliks de skaaimerken fan harren pleats melde moatte
Links nei gegevensboarnen
- I&R: https://www.rvo.nl/onderwerpen/identificatie-en-registratie-dieren/runderen-melden
- Agricultural census: https://www.rvo.nl/onderwerpen/gecombineerde-opgave
Technyske wurking
It algoritme is oant no ta by elk gebrûk bywurke. Dêrby wurde ferskate kontrolearre masineleartechniken fergelike en wurdt de bêste foarsizzende technik selektearre. Wy brûke dizze techniken om automatysk de korrelaasje tusken bedriuwskarakteristiken en ynspeksjeresultaten te learen. Hjirfoar ferdiele wy alle beskikbere ynspeksjes yn in trainingsset en in testset. De korrelaasje wurdt leard mei de ynspeksjes yn 'e trainingsset; de ynspeksjes yn 'e testset wurde brûkt om te testen oft de berekkene korrelaasje ek foarsizzend is foar ynspeksjes dy't it algoritme noch net earder sjoen hat.
Leveransier
Soartgelikense algoritme beskriuwingen
Model foar neilibjen fan it wolwêzen fan bargen
Nederlânske Voedsel- en Konsuminteproduktenautoriteit (NVWA)
De NVWA moat kontrolearje oft bargeboeren har bisten genôch fersoargje. Dit algoritme helpt bedriuwen om te identifisearjen wêr't de risiko's it grutst binne.Lêst feroare op 22 maaie 2026 om 11:08 | Publikaasjestandaard 1.0- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Yn gebrûk
- De ferskate algoritmen en berekkeningsregels binnen LVMA wurkje gear, sadat ynformaasje út fideobylden omset wurde kin yn ynterpretearbere telgegevens as beslútstipe-ynformaasje foar behear yn iepenbiere romten en foar belied.Lêst feroare op 28 april 2026 om 13:27 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- DPIA
- Status
- Yn gebrûk
- Dit algoritme helpt dûane om guod te selektearjen foar ynspeksje basearre op risiko's. It brûkt deklaraasjegegevens fan bedriuwen en kontrolearret oft der al of net risiko's binne fan ûnkrektens yn de oanjeftes foar it fêststellen fan juste finansjele maatregels en heffingen (ynklusyf ymportrjochten en BTW).Lêst feroare op 9 desimber 2024 om 15:34 | Publikaasjestandaard 1.0
- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Yn gebrûk
Advyssyklus / Brief oer it gebrûk fan it budzjetkader foar Langduorjende Soarch
Nederlânske Soarchautoriteit (NZa)
In algoritme wurdt brûkt om útjeften ûnder de Wet Langduorjende Soarch (Wlz) te foarsizzen. Op basis fan gearfoege gegevens lit it sjen dat it beskikbere budzjetêre ramt foldwaande is.Lêst feroare op 10 desimber 2025 om 13:56 | Publikaasjestandaard 1.0- Publicatiecategorie
- Oare algoritmes
- Impacttoetsen
- Privacy Quick scan
- Status
- Yn gebrûk
It opspoaren fan belestingrisiko's yn dûanedeklaraasjes foar pleatsing ûnder in spesjale regeling
Dûane
Dit algoritme helpt dûane om guod te selektearjen foar ynspeksje basearre op risiko's. It brûkt deklaraasjegegevens fan bedriuwen en kontrolearret oft d'r al of net ferhege risiko's binne fan ûnjildigens yn 'e deklaraasjes foar it fêststellen fan juste finansjele maatregels en heffingen (ynklusyf ymportrjochten en BTW).Lêst feroare op 9 desimber 2024 om 13:42 | Publikaasjestandaard 1.0- Publicatiecategorie
- Ympaktfolle algoritmes
- Impacttoetsen
- Fjild net ynfierd.
- Status
- Yn gebrûk