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Enregistrement W7037925362

Gull fra grønne skoger- Norges Skogeierforbund og moderniseringen av\nskogsindustrien fra 1970 til 1973

2022· dissertation· no· W7037925362 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDuo Research Archive (University of Oslo) · 2022
Typedissertation
Langueno
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueSynthesis and bioactivity of alkaloids
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésnon disponible
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Norges tilknytning til det europeiske felleskapet har skapt stor debatt siden etterkrigstiden da den europeiske integreringen skjøt fart. Dette har ført til to folkeavstemninger som har hatt stor betydning for Norges utvikling på ulike plan. Denne oppgaven undersøker norsk skogsindustris tilknytning til det europeiske markedet og hvilken betydning Norges utenforskap hadde for denne industriens utvikling. \n\nMer spesifikt vil arkivet etter Norges skogeierforbund bli undersøkt for å se hvordan de forholdt seg til EF-spørsmålet og andre utfordringer tilknyttet skogsindustrien. Norges skogeierforbund er et samvirke som på 70-tallet representerte ca. 70 % av norsk produktiv skog. Fra tidlig 70-tallet skulle dette samvirke utvikle seg til en landsdekkende skogsindustriell aktør gjennom Norske Skogsindustrier A/S. 70-tallet var en brytningstid der skogsindustrien gjennomgikk en strukturrasjonalisering på grunn av økt internasjonal konkurranse. Samtidig som det var et økende engasjement på bærekraft og miljøvern. Skogsindustriens forurensende anlegg måtte derfor investere i renseanlegg som kostet mer enn det mindre aktører maktet å påkoste. De ulike utfordringene som skogsindustrien stod ovenfor, sees i sammenheng Norges nei til medlemskap i EF og den påfølgende handelsavtalen med EF og dette felleskapets medlemsland. \n\nDenne oppgaven konkluderer med at Norges nei til medlemskap i EF hadde store økonomiske konsekvenser for norsk skogsindustri. Skogsindustrielle produkter fikk en lang tollavtrapningstid som hadde store negative konsekvenser for den nødvendige strukturrasjonaliseringen som industrien stod ovenfor. Dette reduserte muligheten til å gjøre de nødvendige investeringene som norsk skogsindustri måtte gjennomføre for å holde tritt med internasjonal konkurranse. Canada økte sine markedsandeler til det europeiske felleskapet i motsetning til de nordiske landene. I forkant av Norges nei til medlemskap i EF skulle Norges skogeierforbund forholde seg nøytrale til spørsmålet om norsk medlemskap. Denne oppgaven knytter denne nøytraliteten opp mot en usikkerhet rundt hva Norge kunne forhandle seg frem til i handelsavtalen. Hovedkonklusjonen blir at handelsavtalen var lite gunstig for norsk skogsindustri.

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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,387

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1160,042

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2022
Routes d'admission1
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