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Enregistrement W2905854307 · doi:10.2991/icemw-18.2018.41

Question of Timber Sector Clustering: Results and Experience of Northern Countries

2018· article· en· W2905854307 sur OpenAlexaboutno aff
A. Plastinin, Olga Sushko

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueForest Management and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRussian Foundation for Basic Research
Mots-clésCluster analysisComputer scienceBusinessData scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cluster-based development of various economic sectors is associated with benefits, provided by participants' interaction and integration of different activities: ongoing, investment, innovation.Cooperation provides the total synergy effect, cost minimization, higher profitability of business processes.The paper presents findings of the research undertaken to study transformation of the northern countries' timber sector.The analysis of the northern countries' experience and economic growth programmes shows that their economic stability is based on rational use of natural resources, first and foremost on renewable forest resources, while the timber industry is a major taxpayer and budget contributor.Cluster development of the northern countries' timber sector with high investment provides for production stability and high valueadded timber exports.Results of the timber sector development in Sweden, Finland, Canada, where forests represent more than a half of the area, are given as arguments.Despite natural and geographical features, hindering the forest exploitation, Norway has programmes of the timber sector support and development as well.High results of the northern countries are mainly related to the cluster-based approach to the sector management, including the innovational timber cluster establishment.The cluster-based development of the northern countries' timber sector with high investment provides for production stability and high value-added timber export.The northern countries' success in the timber sector attracts the attention of Russian timber companies, which have actively been initiating clustering over the last five years.The development of timber sector clusters in Russia will secure their integration in the global transnational processes of timber product value creation.It will result in the innovation level for the Russian enterprises' engineering capability and facilities, access to modern management methods and competitive global markets

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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