The Case for Re-shoring Manufacturing Jobs
Notice bibliographique
Résumé
Objectives . Retaining manufacturing jobs in Asia based on labor cost alone no longer makes sense. Moving production jobs from low-wage areas to locations closer to markets and engineering design centers, or re-shoring, is a significant trend, at least in the United States. Articulating a literature-based rationale for locating jobs near markets and supporting this rationale by interviewing experts could assist businesses to reconsider their past policies and strengthen national economies. Methodology . Investigators evaluated academic literature and the trade press mostly reporting on North American Free Trade Act (NAFTA) Partners (U.S.A., Canada, Mexico) on the issue of re-shoring manufacturing jobs. In addition, researchers interviewed executives and engineers in companies currently importing auto parts from Asia, but considering domestic sourcing. Findings . About one-third of all manufacturing companies in the US and fully half of large companies were actively considering re-shoring. Product quality is more easily assured with geographic proximity between the supplier and the original equipment manufacturer that will assemble and ship the final product. Long supply lines are expensive and counter-intuitive in a just-in-time manufacturing climate. Criteria for re-shoring are dynamic. Research Limitis . This is small attempt to address an issue of enormous proportions. The interviews were limited to the auto industry. More, larger-scale interdisciplinary research is needed. Pratical Implications . Understanding this phenomenon is critical. The economic stakes are high for those countries largely consuming the manufactured products which are produced and generating employment elsewhere. Originality of the study . Little literature exists on this recent phenomenon. Many manufacturing companies are reconsidering their sourcing decisions and research such as this could contribute to re-shoring jobs and helping local economies.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».