Notice bibliographique
Résumé
Деловые людиGood afternoon!Please tell us about the activities and perspectives of your company in Russia.Good afternoon!Airgas was founded in the 1980's in the US with the purchase of a small distributor.Over the following 30 years, Airgas continued to grow organically and acquired over 500 independent distributors and businesses.Today, Airgas is one of the largest gases, welding and safety products suppliers in the US with a turnover of over 6 billion $. Do you have branch offices in other countries?Airgas offices are located in USA, Mexico, Canada and Russia.We have more than 1,000 offices in North America.Our company is a key distributor of such key manufacturers as: Lincoln Electric, Miller, 3M, Honeywell and other large vendors.In addition, Airgas produces industrial and spec gases at several facilities across North America.In May 2016, Air Liquide acquired Airgas and soon after begun integration efforts.The core business of Air Liquide is the production of industrial gases, as well as the development of related technologies.The activities of Airgas involve not only the production of gases, but also the sale of safety products, personal protective equipment (PPE), welding and cutting equipment and consumables and tools.This enables Airgas to provide a One-Stop-Shop offering to our existing and potential customers in every market segment.Air Liquide has decided to work together with Airgas in connection with the opportunity to build the same business model not only in North America, but in other geographies around the world, including Russia where they see tremendous opportunities for this approach.At the moment, we can see that this type of business model
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,012 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,389 | 0,248 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».