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Enregistrement W1973706309 · doi:10.5558/tfc77301-2

Secondary manufacturing in British Columbia: Structure, significance and trends

2001· article· en· W1973706309 sur OpenAlexafffundvenueabout
Bill Wilson, Brad Stennes, Sen Wang, Louise Wilson

Notice bibliographique

RevueThe Forestry Chronicle · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensCanadian Sport Centre PacificUniversity of British ColumbiaCanadian Forest Service
Organismes subventionnairesCanadian Forest ServiceU.S. Forest Service
Mots-clésProduct (mathematics)BusinessManufacturing sectorProduction (economics)ManufacturingValue (mathematics)Agricultural economicsMarketingEconomicsMathematicsLabour economics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Similar to many other jurisdictions, British Columbia (BC) is no longer able to expand forest sector production and employment by drawing upon additional timber reserves, so it is seeking to expand value-added (i.e., secondary) manufacturing in forest products. Given the significance of the forest sector to BC, it is important that decision-makers seeking to promote an expansion in secondary manufacturing have accurate sector information. This paper presents the results of a 1998-99 survey of the BC solid wood secondary manufacturing industry. The project gathered operational, employment, production, marketing and financial information on nine defined product groups of business types (BTs) for 1997. The industry information is analyzed to provide a quantitative and qualitative examination on the current structure and significance of the sector, and a discussion on the major challenges confronting secondary manufacturing. An analysis of sector trends is also provided.Sector employment for nine business types totalled 19 490 person years and total sector sales an estimated $3.87 billion (about 22% of total BC forest product sales). Sales for seven business types (excluding panelboards, shakes and shingles) totalled $2.69 billion, up about 40% from 1994 measured in nominal dollars. Direct employment coefficients for a standard volume of timber equivalent are estimated for each of the business types. Key words: forest industry, value-added, employment, markets, policy

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 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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil0,988

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,201 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2001
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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