Windows and doors: world market outlook
Notice bibliographique
Résumé
The CSIL Market Research Windows and Doors: world market outlook, contains current and historical data (production, consumption, imports, exports) and analysis of Window and Door industry for a total of 70 countries. It focuses on the 30 most important Windows and Doors markets: Argentina, Australia, Austria, Belgium, Brazil, Canada, China, Czech Republic, Denmark, Finland, France, Germany, Italy, Japan, Mexico, Netherlands, Norway, Poland, Portugal, Romania, Russia, Singapore, South Korea, Spain, Sweden, Switzerland, Taiwan, Turkey, United Kingdom and the United States. Data on international trade of windows and doors cover (in addition to the 30 countries listed above), 40 other countries, for a total of 70 countries. Part I deals with production, consumption and international trade of Windows and Doors and includes a section on world Windows and Doors statistics and an appendix with methodology notes; Part II consists of 30 country analysis tables, which include: Windows and Doors industry trends of production, apparent consumption, exports, imports for the years 2003-2012 and forecasts of yearly changes in Windows and Doors consumption in 2013 and 2014 - Major trading partners (countries of origin of imports and destination of exports of Windows and Doors)- nformation on breakdown of production by material (wood, metal, plastics) for a selection of countries; Part III includes Short profiles of major Windows and Doors manufacturers associations worldwide and a list of major sector fairs; Part IV contains addresses of top Windows and Doors manufacturers worldwide.
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 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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».