Notice bibliographique
Résumé
The seventh edition of the CSIL Research LEDs and the worldwide market for lighting fixtures is mainly based on over 300 interviews with manufacturers and retailers of lighting fixtures worldwide during the first half of 2016, plus statistical data and overall CSIL market knowledge in the lighting fixtures industry. The Report provides estimated data on consumption of total lighting fixtures and LED based lighting fixtures for the years 2010-2015 and forecasts for the years 2016-2020. A breakdown of LED lighting fixtures worldwide market is provided by country or geographical area (Western Europe, Central-Eastern Europe, Turkey, Russia and other CIS Countries, United States and Canada, Latin America, China, India, Japan, Asia and Pacific, Middle East, Africa) by segment (residential/consumer, commercial/architectural, industrial, outdoor lighting), by product (bulbs and retrofit lamps, modules, tubes and trunking systems, strip-linear lighting, floor and table luminaires, chandeliers and suspensions, downlights and recessed lighting, LED panels, spotlights and projectors, high bays, pole mounted, wall washers) and by application (Hospitality, Office, Retail, Industrial plants, Emergency, Healthcare, Architectural outdoor, Christmas, Streets, Galleries…). LED based lighting fixtures sales and related market shares are provided for the major companies operating in this market by considered countries. Short company profiles are also included. In the ranking there are both company using LEDs for some 15%-20% of their company turnover, and LED lighting specialists. For the first time, company market shares are given also for subsectors (office lighting, architectural outdoor lighting, emergency lighting…..). A section containing background technological information on LEDs is provided. An overview of OLED technology in the lighting fixtures market is included. Countries considered. Western Europe: Austria, Belgium, Denmark, Finland, France, Germany, Greece, Ireland, Italy, Netherlands, Portugal, Spain, Sweden, United Kingdom (i.e. the European Union 15, less Luxembourg for which lighting fixtures data are listed together with those of Belgium) + Norway and Switzerland; Central-Eastern Europe: Bulgaria, Croatia, Czech Republic, Estonia, Hungary, Lithuania, Poland, Romania, Slovakia, Slovenia; Turkey; Russia and other CIS Countries: Belarus, Kazakhstan, Russia, Ukraine; North America: Canada and the United States; Latin America: Argentina, Brazil, Chile, Colombia, Mexico, Venezuela; China; India; Japan; Asia and Pacific: Australia, Indonesia, Malaysia, New Zealand, Philippines, Singapore, South Korea, Taiwan, Thailand, Vietnam; Middle East: Bahrain, Israel, Jordan, Kuwait, Lebanon, Oman, Qatar, Saudi Arabia, the United Arab Emirates; Africa: Algeria, Egypt, Morocco, Tunisia, South Africa.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,110 | 0,023 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».