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Enregistrement W4403313187 · doi:10.1515/jbwg-2024-0020

Looking East and West for Pulpwood, Pulp and Paper: Great Britain as an Anomaly in Europe, 1860–1960

2024· article· en· W4403313187 sur OpenAlexaffabout
Mark Kuhlberg, Timo Särkkä

Notice bibliographique

RevueJahrbuch für Wirtschaftsgeschichte / Economic History Yearbook · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHistorical Economic and Social Studies
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPulpwoodAnomaly (physics)Pulp (tooth)Pulp and paper industryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The years 1860 to 1960 witnessed the birth and rapid expansion of the modern pulp and paper industry. Its sine qua non was access to enormous volumes of conifer trees that grew in the northern hemisphere’s temperate and boreal forests. Predictably, countries in northern Europe with large swaths of these woodlands became home to substantial pulp and paper industries. This article explains why Great Britain represented Europe’s glaring exception to this rule. Unique circumstances allowed it to become Europe’s largest newsprint producer even though it suffered from a dearth of conifers. Britain’s newspaper publishers grew their circulations and created the largest newsprint market in Europe for most of the period under examination. To meet their exploding demand for paper, they gained control over their country’s newsprint industry. Like producers in other western European countries, they looked to Scandinavia to address their lack of domestic wood supplies, but they also exploited their imperial connection to access a prodigious supply of fibre and pulps in Canada and Newfoundland. Britain’s competitive advantage in this regard was political and not economic because tapping this distant source of raw materials was costly. Nevertheless, British producers were able to absorb the higher costs because their business was vertically integrated. However, British producers could not outrun their resource deficit forever. Changing global industry conditions after World War II caused them to lose their preponderant standing.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,201 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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