MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2294874076

Wooden Furniture Outlook

2015· preprint· en· W2294874076 sur OpenAlexaboutno aff
Ugo Finzi, Stefania Pelizzari

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2015
Typepreprint
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Trade and Competitiveness
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyChinaConsumption (sociology)EconomyAgricultural economicsBusinessEconomicsArchaeology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report contains an overview of the world wooden furniture industry, where for wooden furniture we refer to finished furniture in both wood based panel and solid wood. Part I reviews the world market, the major producing countries and the status and prospects of world trade of wooden furniture including a world trade matrix. CSIL forecasts of growth of demand in 2015 and 2016 by country are also included. Part II includes the Wooden Furniture Indicators (divided into World Tables and Country Tables, covering the 50 most important countries for wooden furniture production, consumption and trade). The country tables include a ten-year series of data on production, exports, imports, consumption, import penetration and export ratio for wooden furniture, a table with the main economic indicators, prospects of world consumption of wooden furniture for the years 2015 and 2016. Countries considered in the report: Argentina, Australia, Austria, Belgium, Brazil, Bulgaria, Canada, Chile, China, Croatia, Cyprus, Czech Republic, Denmark, Estonia, Finland, France, Germany, Greece, Hungary, India, Indonesia, Ireland, Italy, Japan, Latvia, Lithuania, Malaysia, Malta, Mexico, Netherlands, Norway, Philippines, Poland, Portugal, Romania, Russia, Serbia, Singapore, Slovakia, Slovenia, South Africa, South Korea, Spain, Sweden, Switzerland, Thailand, Turkey, United Kingdom, United States, Vietnam.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,912
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRePEc: Research Papers in EconomicsMême sujetGlobal Trade and CompetitivenessTravaux en français237 207