Overview of the Canadian value-added wood products sector and the competitive factors that contribute to its success
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, there has been considerable interest in the secondary wood manufacturing sector across Canada. Strengthening and facilitating the secondary wood manufacturing or the value-added sector is seen as the next step to creating a more sustainable economy across Canada. This research considered a large sample of secondary wood manufacturers across Canada and has provided standardized information for the entire sector. To evaluate the competitive position of the Canadian secondary wood manufacturers, two steps were undertaken. First, factors that have determined success in other sectors were identified. Second, the sector’s current business environments and the factors that contribute to its success were evaluated. The data that contributed to this research was based on a mail survey that was sent to all secondary wood manufacturers across Canada. The data indicated that the majority of businesses in this sector are small to medium enterprises (SMEs) and have common concerns that effect SMEs. Problems obtaining financing for expansion, market research, expanding to new markets, and upgrading employees’ skills are examples. There are also opportunities for increasing efficiencies through lean manufacturing and optimizing supply chains, but these types of initiatives will require education and training. Using logistic regression, we found that being a member of an industry association greatly increased the likelihood of a business being profitable. Thus, industry associations could be an effective conduit for the required training and education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».