A Comparison of the International Competitiveness of Forest Products in Top Exporting Countries Using the Deviation Maximization Method with Increasing Uncertainty in Trading
Notice bibliographique
Résumé
Increased uncertainty in the trade environment has become a reality. However, so far, there is no well-established indicator system to quantify the international competitiveness of forest products in the context of increased uncertainty in the trade environment. Based on expanding the concept of international competitiveness, we constructed an evaluation indicator system of international competitiveness including market performance and competitive advantage, which highlighted market stability and market sustainability indicators. We obtained a comprehensive international competitiveness index of the forest products by Deviation Maximization Method. This study aims to compare and evaluate the international competitiveness of forest products in the top 10 exporting countries using a comprehensive international competitiveness index. The results showed that it is more accurate and comprehensive to use the comprehensive international competitiveness index to evaluate the international competitiveness of forest products, compared to using only a single index. Additionally, the changes to the composite index of international competitiveness went hand-in-hand with the uncertainties the observed countries face, indicating that the indicator system is applicable to the measurement of international competitiveness in an uncertain environment. Large differences exist in the level of international competitiveness of forest products among observed countries. German paper products and wood chips, Chinese wood furniture, wood-based panels and wood products, U.S. logs and wood pulp, and Canadian sawn wood were the most competitive. On the whole, China, Germany and Italy have the highest level of overall international competitiveness in forest products, with Brazil and Poland showing the most significant increases.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».