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Enregistrement W1957574618

Kitchen furniture: World market outlook

2016· article· en· W1957574618 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueCSIL reports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Trade and Competitiveness
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsumption (sociology)CurrencyBusinessProduction (economics)PopulationCommerceValue (mathematics)Agricultural economicsFactory (object-oriented programming)Balance of tradeUnit (ring theory)Descriptive statisticsEconomicsInternational tradeMonetary economics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report provides an overview of the world trade of kitchen furniture, with statistical data (production, consumption, imports, exports, in volume and value) for 60 countries selected according to their contribution to the international trade of kitchen furniture. The report identifies the opportunities that arise in the global kitchen furniture market and it is a helpful tool for companies exporting kitchen furniture as it contains a rich collection of key country data, allowing comparisons among different areas. Production and consumption of kitchen furniture are given at world level and by country, both in value and units. International trade statistics (imports and exports) of kitchen furniture by country of origin/destination are included, as well as trade balance data covering the years 2014-2019. Forecasts up to 2023 are provided for the world market (in real term) and the international trade (US$ value). Statistics and outlook data are also available in a country format. They include: historical series (2014-2019) of kitchen furniture trade by country of origin and destination; production, exports, imports and consumption data in value for the years 2014-2019 and data in volume for 2019, economic indicators (population, households, household consumption expenditure), exchange rates local currency per US$ and local currency per EUR; population, GDP, kitchen furniture market real growth (forecast 2020-2023); a comparison with imports in volume of selected built-in appliances (hoods, refrigerators, dishwashers) for the last available year, generally 2019; estimated average unit value of kitchen furniture production, exports, imports and consumption at factory price, excluding appliances, for 2019. The third part of the report provides company profiles for 30 among the main kitchen furniture manufacturers worldwide: Al Meera (United Arab Emirates), American Woodmark (USA), Ballingslöv International (Sweden), Black Red White (Poland), Bulthaup (Germany), Cabinetworks Group (USA), Cleanup (Japan), Golden Home (China), Häcker (Germany), Haier Kitchen (China), Hanssem (South Korea), Howdens Joinery (UK), IKEA (Sweden), Itatiaia (Brazil), Lixil (Japan), Marya (Russia), Masterbrand Cabinets (USA), Nobia (Sweden), Nobilia (Germany), Nolte Küchen (Germany), Oppein (China), Panasonic (Japan), Scavolini (Italy), Schmidt Group (France), Schüller (Germany), Signature Kitchens (Malaysia), Takara Standard (Japan), Todeschini (Brazil), Valcucine (Italy), Zbom (China). Countries included in the report are: Argentina, Australia, Austria, Belgium, Brazil, Bulgaria, Canada, Chile, China, Croatia, Cyprus, Czech Republic, Denmark, Egypt, Estonia, Finland, France, Germany, Greece, Hong Kong (China), Hungary, India, Indonesia, Ireland, Israel, Italy, Japan, Kuwait, Latvia, Lebanon, Lithuania, Malaysia, Malta, Mexico, Netherlands, New Zealand, Norway, Philippines, Poland, Portugal, Romania, Russia, Saudi Arabia, Serbia, Singapore, Slovakia, Slovenia, South Africa, South Korea, Spain, Sweden, Switzerland, Taiwan, Thailand, Turkey, Ukraine, United Arab Emirates, United Kingdom, United States, Vietnam.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,826
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle