The applicability of cluster theory to Canada's small and medium‐sized apparel companies
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to identify and map trends in the Canadian apparel industry (in a global context) and, through the application of Porter's models, establish strategies that could be employed by Canadian small and medium enterprizes (SMEs) in response to the move toward trade liberalisation since the phasing out of the multi‐fibre arrangement. Design/methodology/approach The literature review established trends in the apparel industry both in Canada and globally. Qualitative research in the form of case studies highlighted apparel suppliers' perceptions of Canada's strengths and weaknesses as a business setting and provided preliminary information on possible supplier activities which provide value and competitive advantage. The analysis of the primary data also allowed the development of preliminary questions, answers to which will further enhance the understanding of clusters and their applicability to Canada's apparel SMEs. Findings Canada's apparel manufacturing industry is winding down while imports are continuing to grow. At the same time, the Canadian market is not large enough to sustain all the suppliers, thus forcing those who are competitive to export, primarily to the USA, which is Canada's major apparel export destination. The morphology of related and supporting industries to apparel suppliers is changing. The findings suggest that Canada's apparel supply is becoming more of a service and less of a manufacturing industry. Originality/value This paper provides an understanding of Canada's position in the global apparel map and ascertains whether competitive cluster strategies exist for the Canadian apparel industry. Furthermore, it sets the stage for further research by identifying knowledge gaps pertaining to the applicability of clusters to the apparel industry and providing data and findings to bridge these gaps.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».