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Enregistrement W4389153365 · doi:10.18280/ijsdp.181103

An Analysis of the Russian Amber Market: Industrial Trends, Governance and Market Competitiveness

2023· article· en· W4389153365 sur OpenAlexvenueno aff
Jun Chen, Mengze Zhang, Valeriy Prasolov, Lesya Bozhko

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Industry and Aquatic Biology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governanceBusinessMarket analysisIndustrial organizationEconomic systemMarket economyEconomic geographyEconomicsFinanceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper quantifies trends, patterns and controversies in the industrial amber market.To achieve the common goal, the amber market was assessed taking into account geographic data and companies' technology entrepreneurship opportunities in order to determine the competitiveness of the suppliers from economies with large amber reserves.The analytical study integrates a statistical approach and technical analysis of data, including correlation.The statistical approach describes the structure of an amber mining company through estimated profits.In a comprehensive way, the estimated indicators explain the amber industry's production and economic activities, with an emphasis on the Russian Federation.The findings suggested that the Russian Federation, with its Kaliningrad Amber Factory with a weak business infrastructure, is the global leader in the amber market.The economic interests of the company's corporate governance focus on exporting raw amber and rebooting the production system based on transparent and legitimate economic relations, and the development of own jewelry production facilities.The findings can be used by companies to plan effective growth strategies and prepare for future challenges in the amber industry, as well as by companies that plan to implement startup ideas in the amber deposit areas.In particular, the strategies may include investing in new technologies, cooperation with scientific institutions, development of processing facilities, compliance with international quality standards and product certification, as well as effective marketing strategies.These measures can help solve challenges and increase the position of companies in this area in the global market.Aimed at supporting the sustainable development of the amber industry, these strategies will help it achieve greater stability and success in the future.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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