Metsäsektorin suhdannetiedote 2009
Bibliographic record
Abstract
Euroalueen talouden hidas koheneminen ja maailmantalouden elpyminen parantavat loppuvuonna metsäteollisuustuotteiden kysyntänäkymiä. Euroopan keskuspankin vuoden 2015 alussa aloittaman rahapolitiikan keventämisen vuoksi euro on alkuvuonna heikentynyt huomattavasti dollariin nähden. \nMikäli Yhdysvaltain keskuspankki odotetusti kiristää rahapolitiikkansa syksyn aikana, tämä heikentää euroa edelleen, ja tämä tukee metsäteollisuustuotteiden kulutusta ja vientiä. \nAlkuvuoden aikana sahatavaran vientimäärien kasvu Kiinaan, Egyptiin ja Saudi-Arabiaan on korvannut viennin supistumista euroalueelle ja Japaniin. Koska rakentamisen arvellaan lisääntyvän Euroopassa loppuvuotta kohden ja pysyvän Afrikassa sekä Aasiassa lähellä alkuvuoden tasoa, Suomen sahatavaran kokonaisvientimäärän ennustetaan jäävän lähes \nviime vuoden tasolle. Suomessa korjausrakentaminen kasvaa, mutta se korvaa vain osin asuntorakentamisen vähenemisestä johtuvaa sahatavaran kysynnän alenemista. \nSahatavaran tuotannon Suomessa ennakoidaan vähenevän prosentin viime vuodesta 10,8 miljoonaan kuutiometriin. Vanerin tuotanto ja vienti kasvavat pari prosenttia parantuneiden vientinäkymien vuoksi. Paino- ja kirjoituspapereiden aleneva kysyntä keskeisillä markkina-alueilla supistaa edelleen Suomen paperin tuotanto- ja vientimääriä 5 prosenttia viime vuodesta. \nSellun ja kartongin tuotanto sekä vienti Suomesta kasvavat uusien investointien ja hyvän maailmanmarkkinakysynnän ansiosta. Sellun tuotanto kasvaa prosentin ja vienti pari prosenttia. Kartongin tuotannon ja viennin ennustetaan kasvavan 2 prosenttia tänä vuonna. \nTeollisuuspuun markkinahakkuut vähenevät tänä vuonna pari prosenttia 54,9 miljoonaan kuutiometriin alkuvuoden vaisun kehityksen vuoksi. Myös puun tuonti supistuu. Vielä alkuvuonna alentuneet raakapuun kantohinnat päätyvät lähes vuodentakaiselle tasolleen puun kysynnän kasvaessa kuluvan vuoden jälkipuoliskolla. \nMetsäsektorin vuoden 2016 näkymiä arvioidaan lokakuussa ilmestyvässä Metsäsektorin suhdannekatsauksessa
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.003 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.106 | 0.166 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
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".