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Enregistrement W2125443102 · doi:10.3126/init.v5i0.10260

Sawmilling in Sweden: Past, present and future

2014· article· en· W2125443102 sur OpenAlexaboutno aff
Rijan Tamrakar

Notice bibliographique

RevueThe Initiation · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueForest Biomass Utilization and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiversification (marketing strategy)Product (mathematics)Competition (biology)BusinessProduction (economics)Agricultural economicsEconomicsMarketingMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With 62% of her land covered with forest, Sweden is the world’s second largest combined exporter of paper, pulp and sawn wood products. Modern industrial sawmilling of Sweden started from the mid-19th Century after British import was made liberal, and Norwegian exporters faced short supplies of raw materials and Canadian producers were more expensive. During the same time, Sweden also developed industries and technology making it more competitive. However, after 20th century, sawmilling in Sweden started to adopt ‘integrated forest firm approach’ where many small and locals sawmills were forced out of the business because of numerous war-crises and oil-crises that occurred. In recent decades production and exports from Sweden is in increasing trend. This increasing trend is the result of some specific strategies undertaken by Swedish sawmilling sectors viz. transforming market channel, transforming product value adding strategy and transforming service value adding strategy. Currently, Swedish sawmills can be categorized into nine groups based on their value addition strategy and technology they use. These sawmills face competition from other materials and countries, low efficient transfer of technology and knowledge transfer, presence of small scale sawmilling, and some sawmills are in risk as they lack of product diversification and have specialized production. Future of the sawmilling in Sweden is expected to be growing. However, they have to encourage the use of wood, transfer skill and knowledge, increase the size of the firm, further diversify the products, and also improve technology and mechanization. DOI: http://dx.doi.org/10.3126/init.v5i0.10260 The Initiation 2013 Vol.5; 110-120

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,547
Score d'incertitude au seuil0,111

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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,203 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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