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Enregistrement W4313166059 · doi:10.32983/2222-0712-2022-3-4-11

Substantiating the Strategic Directions of Development of the Woodworking Industry of the World Countries

2022· article· en· W4313166059 sur OpenAlexaboutno aff
Yevhen M. Kriachko, Hryhorii B. Perepelitsyn

Notice bibliographique

RevueTHE PROBLEMS OF ECONOMY · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Business Development Strategies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWoodworkingBusinessProduction (economics)Wood industryRaw materialIndustrial organizationAgricultural economicsEngineeringForestryEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To determine the strategic directions of development of the woodworking industry of the country, a structural-logical scheme of scientific research is proposed, which includes the following stages: identification of the main substantive determinants of ensuring the development of the woodworking industry of the countries over the world; assessment of raw material potential and competitiveness of the woodworking industry of the world countries; modeling the impact of raw materials potential on the competitiveness of the woodworking industry in the countries of the world; determination of priority directions of development of the woodworking industry of these countries. An integral assessment of the raw material potential of the woodworking industry of the world countries was carried out by the following components: forest cover of the territory, reserves of the forest stand, the total volume of wood production, the volume of production of business wood, which made it possible to determine the level and disproportions of the development of raw materials for the woodworking industry of the countries of the world. According to the value of the integral indicator of the raw material potential of the woodworking industry in 2020, from 36 countries chosen, Finland, Canada, Sweden, Latvia, Estonia were included in countries with a high level of raw material potential of the woodworking industry, while the countries with the lowest level were Greece, Mexico, Italy, China, the Netherlands, and Ukraine. The level of competitiveness of the woodworking industry of Ukraine and the world countries is assessed. The leading countries in terms of competitiveness of the woodworking industry in 2020 included Brazil, Russia, Ukraine, Canada, Finland, while the countries with a low level of competitiveness of the woodworking industry included the Netherlands, Greece, Great Britain, Korea, Japan, and Italy. The carried out analysis allows to recommend for the group of leading countries in terms of competitiveness of the woodworking industry (including Ukraine) to focus on increasing exports of woodworking goods with high added value, such as sheet wood materials. A modeling of the influence of raw material potential on the level of competitiveness of the woodworking industry of the world countries is fulfilled. It is determined that the strategic directions of development of the woodworking industry of the countries of the world are to increase the output of products with high added value and the introduction of measures for the rational use of forest resources.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,151 · 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'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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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