Notice bibliographique
Résumé
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.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,028 |
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 ».