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Enregistrement W1985289937 · doi:10.13073/0015-7473-59.11.83

Demands on Lumber Suppliers within the US Prodealers Channel

2009· article· en· W1985289937 sur OpenAlexaboutno aff
François Robichaud, Patrick Lavoie, Christopher Gaston

Notice bibliographique

RevueForest Products Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChannel (broadcasting)EngineeringWoodworkingBusinessForensic engineeringManufacturing engineeringMechanical engineeringTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prodealers are building materials suppliers whose client base comes mostly from the homebuilding industry. Because they represent an important channel for wood products, a 2007 survey of US prodealers examined (1) lumber attributes demanded, (2) products and suppliers requirements, (3) trends in substitution between countries supplying lumber to the United States, and (4) trends toward prefabrication of structural components. Forty-six prodealers were surveyed; most answered for multiple stores. On average, respondents purchased 60 million board feet of lumber in 2007, and their overall consumption was estimated at 2.76 billion board feet. By far, the most common grade in the prodealer segment is dimension lumber (No. 2 and Better), and the most common type is the spruce-pine-fir species group (SPF). Within the sample, 5 percent of US lumber imports came from offshore. Canada supplied 51 percent of the lumber purchased by respondents, and the United States supplied 47 percent. Wane as well as warp and twist were consistently identified as the most challenging lumber attributes for prodealers. Product quality was identified as a primary reason for changing lumber suppliers. In characterizing properties of the dimension lumber imported from Europe to the United States, it was found that European lumber stands out mostly for visual appearance and low wane. For customer support and timely deliveries, respondents tended to favor US mills. The study suggests that customers are not fully satisfied with lumber, especially with regard to wane and straightness, and that lumber quality issues may be more important today than in the past.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,635
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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