MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2770399963 · doi:10.1139/cjfr-2017-0219

Firm-level competitiveness in the forest industries: review and research implications in the context of bioeconomy strategies

2017· article· en· W2770399963 sur OpenAlexvenueno aff
Jaana Korhonen, Elias Hurmekoski, Eric Hansen, Anne Toppinen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBioeconomy and Sustainability Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAcademy of Finland
Mots-clésCompetitor analysisContext (archaeology)BusinessIndustrial organizationCompetitive advantageValue (mathematics)Economic geographyEconomicsMarketingGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The operational environment of the forest sector is becoming more complex, and maintaining competitiveness has become increasingly complicated. At the industry or firm level, competitiveness is seen as the ability to perform better than competitors in terms of value creation over time. Relatively little is known about changes in firm-level competitiveness caused by the shifting dynamics of the competitive situation in the forest sector toward the bioeconomy. A systematic literature review is conducted to examine how competitiveness of the sector is analyzed at the firm level and what are seen as its most influential drivers. Furthermore, these findings are discussed in the context of the bioeconomy transition. The results show that strategies and firm characteristics related to innovation and differentiation provide the key for understanding competitiveness at the firm level. Literature focuses on describing the competitive dynamics between firms within an industry rather than across sectors, despite that substitution between materials as well as intersectoral R&D collaboration are strongly advocated by national and international bioeconomy strategies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0120,025
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,209
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,171 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Forest ResearchMême sujetBioeconomy and Sustainability DevelopmentTravaux en français237 207