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Record W6983889780

Bois tropicaux

2015· article· fr· W6983889780 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueAgritrop (Cirad) · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicElasticity and Material Modeling
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsROUGEPower (physics)Economic miracle
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le rouge revient à la mode. Alors que les bois clairs avaient depuis des années la faveur des acheteurs, la Chine s'est découvert un engouement inédit pour les bois rouges, lequel a profité notamment aux essences africaines "traditionnelles" que sont le sapelli et le sipo. Les achats de bois rouge par la Chine ont pratiquement doublé d'une année sur l'autre. Cette demande nouvelle a propulsé les prix de certaines essences à des sommets, jusqu'au quatrième trimestre où les cours ont baissé. Le sapelli a été également très demandé aux États-Unis, au Canada et jusqu'en Nouvelle-Zélande. Les sciages de sapelli, dont les importations par la Chine ont progressé d'environ 170 % en 2014, ont dépassé le prix fob de€ 700/m3 alors que celui-ci s'établissait à environ € 500 à la mi-2013. D'autres essences africaines, comme l'okoumé, ont également bénéficié d'une appréciation des cours, l'okoumé passant de € 250 à€ 350/m3. Même tendance, quoique moins spectaculaire, pour les grumes de déroulage de 1 'Asie du Sud-Est, suite à l'arrêt des exportations des grumes de Birmanie en avril. Par contre, le prix du contreplaqué a peu progressé et s'est même effrité en fin d'année, conséquence de demandes japonaises et chinoises en baisse. Devant cet écart qui se creuse entre le prix du bois brut et celui des contreplaqués, l'association des concessionnaires indonésiens a remis sur le devant de la scène la demande, récurrente, de pouvoir exporter légalement des grumes, notamment dans la partie indonésienne de Papouasie.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.640
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.037
GPT teacher head0.221
Teacher spread0.184 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2015
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