An Analysis of U.S. Hardwood Log Exports from 1990 to 2021
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In 1990, the major destinations for hardwood logs exported by the United Sates were Europe, Canada, and three East Asian markets: Japan, Taiwan, and Korea. From 1990 to 2005, the volume of hardwood logs exported to Canada increased by 402 percent. During this period, another East Asian log market developed, consisting of China, Hong Kong, and Vietnam (CHV). While increased Canadian exports were an apparent result of increased U.S. bilateral trade with Canada, the development of the CHV market was associated with increased U.S. furniture imports from that region. The volume of U.S. log exports worldwide peaked in 2005, and the value of log exports peaked in 2007. Exports to all regions declined in 2009. After 2009, exports to CHV increased and surpassed shipments to Canada in 2014. In the past decade, much of the increase in exports to CHV appears to be the result of demand within China. Recently, these exports have been affected by trade disputes and the COVID-19 pandemic. For most of the study period, the dominant log export species were white oak, red oak, maple, or cherry in terms of value. Since 2018, walnut has become the most important log export species (value basis) as a result of increased shipments to China.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».