Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The World Furniture Outlook 2016-2017 by CSIL provides an overview of the world furniture industry with historical statistical data (production, consumption, imports, exports) and 2017 furniture markets scenario for 70 countries. This market research report also includes: Growth of furniture imports worldwide and the role of furniture exporting countries in the marketplace Market shares of the major furniture exporters are provided by geographical region Analysis of the opening of furniture markets that covers the past nine years, with trade balance, imports/consumption and exports/production ratio data. Statistics and outlook data are also available in a country format: origin of furniture imports destination of furniture exports historical series on furniture production historical series on furniture market size historical series on furniture trade country rankings to place all statistics in a broad worldwide context. The seventy country tables have been expanded to include three additional items: Total household consumption expenditure (in billions of US$) Total GNP at purchasing power parity (in billions of US$) Per capita GNP at purchasing power parity (in US$) Key issues of the World Furniture Outlook 2016-2017 market research report: a picture of opportunities for furniture exporters arising from the increasing openness of markets a rich collection of key country-data, allowing comparisons among specific interest areas. prospects of world furniture trade in 2016-2017, 2016 and 2017 forecasts on the evolution of furniture markets in the considered countries, based on the analysis of furniture industry dynamics and of macro-economic indicators Countries covered (selected according to their contribution to production and international trade of furniture): Algeria, Argentina, Australia, Austria, Bahrain, Belgium, Bosnia-Herzegovina, Brazil, Bulgaria, Canada, Chile, China, Colombia, Croatia, Cyprus, Czech Republic, Denmark, Egypt, Estonia, Finland, France, Germany, Greece, Hong Kong, Hungary, Iceland, India, Indonesia, Ireland, Israel, Italy, Japan, Kazakhstan, Kuwait, Latvia, Lebanon, Lithuania, Malaysia, Malta, Mexico, Morocco, Netherlands, New Zealand, Norway, Oman, Philippines, Poland, Portugal, Qatar, Romania, Russia, Saudi Arabia, Serbia, Singapore, Slovakia, Slovenia, South Africa, South Korea, Spain, Sweden, Switzerland, Taiwan, Thailand, Turkey, Ukraine, United Arab Emirates, United Kingdom, United States, Venezuela, 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.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 découle