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Enregistrement W2899506036

Q2 company results show further recovery for TiO2 buyers, sellers

2017· article· en· W2899506036 sur OpenAlexaboutno aff
William Clarke

Notice bibliographique

RevueIndustrial Minerals · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic Growth and Productivity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRevenueEarnings before interest, taxes, depreciation, and amortizationProfit (economics)BusinessNet profitQuarter (Canadian coin)Agricultural economicsCommerceProfit marginFinanceEconomicsEarningsGeography
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AkzoNobel India's revenues rise; TOR Minerals' profit surge; Chemours: global demand outpacing economy AkzoNobel's India reported rising revenues thanks to increased coating sales, but profits fell in Q2, as input prices rose. AkzoNobel India reported revenues up 1.6%, at Indian rupees (Inr) 7.91bn ($123.15m), thanks to a 2.5% boost in revenues from its coating segment. But rising material costs hit profits, as EBITDA tumbled 32% to Inr 665.5m. Jayakumar Krishnaswamy, managing director of AkzoNobel India, said quarter's performance has been impacted due to slow sales growth and higher input prices. Meanwhile, US speciality materials manufacturer TOR Minerals International Inc. saw profits triple in the second quarter of the year on the back of strong activity in its alumina division, while TiO2 pigment sales were flat. The company reported a net profit of $352,000 in Q2 against $87,000 at this time last year - a growth of over 300%. Revenues rose 9% in the period, mainly as speciality alumina demand increased in a number of markets, primarily Europe.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,169
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,098 · 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
Publié2017
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Résumé présentoui

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