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Enregistrement W6930358297 · doi:10.5281/zenodo.14676330

US Lingerie Market 2025 To 2034

2025· dataset· en· W6930358297 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typedataset
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEpigenetics and DNA Methylation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValuation (finance)Position (finance)Product (mathematics)DownloadMarket sizeProduct marketMarket share

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

US Lingerie Market Size, Trends and Insights By Product Type (Briefs, Bras, Shapewear, Others), By Material (Cotton, Lace, Silk, Satin, Microfiber, Polyester, Others), By Distribution Channel (Online, Offline), and By Region - Industry Overview, Statistical Data, Competitive Analysis, Share, Outlook, and Forecast 2025–2034. Reports Description As per the current market research conducted by the CMI Team, the US Lingerie Market is expected to record a CAGR of 4.1% from 2024 to 2033. In 2024, the market size is projected to reach a valuation of USD 14,801.6 Million. By 2033, the valuation is anticipated to reach USD 21,250.3 Million. The pie chart provides the market share for 2024 for the top five regions. The top position is dominated by W HEMI, with 67.92%. USMCA takes up the second place at 62.37%. The last two positions are occupied by OECD and Mexico at 39.48% and 38.87%, respectively. Canada had taken 23.50%. It is the smallest one but a notable one among all. Such trends indicate that prospects for the US Lingerie Market will explode in the W HEMI and USMCA markets. These markets have shown strong consumer demand, and their retailers are fragmented into highly competitive market environments. The interference of economic conditions and continuously changing fashion trends highlight two significant markets contributing to the lingerie market. For more information, DOWNLOAD FREE SAMPLE Now at https://www.custommarketinsights.com/request-for-free-sample/?reportid=60343

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,303

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0910,051

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,251 · 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
GenreJeu de données

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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