Canada's abiltiy to develop and sustain a competitive advantage in the global wood pellet manufacturing industry
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, there has been increasing interest in sustainable energy production across the globe. This has led to increased export opportunities for North American bioenergy producers. The production of wood pellets in Canada is one industry that has greatly benefited from the increased demand for renewable energy. This paper uses analytical tools outlines by Michael Porter in his 1979 paper '~How Competitive Forces Shape Strategy' as well as his 1990 paper '~The Competitive Advantage of Nations' to examine the wood pellet manufacturing industry. These tools include Porter's '~5 Forces Model' as well as his '~Diamond Model.' These models are used to define the competitive forces in the domestic market that provide competitive advantages / disadvantages as well to define the attributes of Canada as a nation that give it its competitive advantages / disadvantages in the global market. The overall outcome of the analysis shows that Canada can be competitive on the basis that it has abundant resources and established related and supporting industries however there are many challenges to overcome to improve its competitive position. These challenges are associated with the access to raw materials, transportation costs and labor availability to name a few. Government can play a role to improve Canada's position by implementing programs to improve domestic access to raw materials, infrastructure and knowledge resources. Government can also play a role to open up new markets internationally. The overarching uncertainty with regards to the long term sustainability of the wood pellet manufacturing industry pertains to emerging technologies. These new technologies will either shore up the wood pellet manufacturing industry or serve as more economical and renewable substitutes. --Leaf ii.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».