Local Buttons: Sustainable Fashion and Social Entrepreneurship in Haiti
Notice bibliographique
Résumé
Apparel manufacturing is the largest contributor to Haiti’s export sector, employing about 30,000 people, mainly in the nation’s capital of Port-au-Prince. This number is only a fraction of those who were employed in the garment sector during its peak in the 1980s, before a trade embargo imposed by the Organization of American States devastated Haiti’s apparel industry. Factories that had supplied various brands and retailers in the United States relocated to other regions of the globe, never to reestablish operations in Haiti. Today, in a post-earthquake economy, apparel production is returning and preferential trade agreements with the United States have been implemented to encourage US businesses to select Haiti as a sourcing option. The export of newly manufactured clothing from Haiti for consumption in the marketplaces of developed economies (primarily the United States) stands in contrast to the secondhand clothing imports that are sold in Haiti’s various marketplaces for local consumption. Used clothing is often imported to Haiti from the same markets that receive its new clothing exports. Secondhand clothing is frequently redesigned to suit local taste and body types by skilled seamstresses and tailors, resulting in a secondary informal economy driven by the selling of used clothing. This article discusses a novel business model implemented by a Toronto-based fashion startup in 2010 in an effort to support Haiti’s apparel manufacturing sector and also make use of the abundant secondhand clothing found it its local markets. This model presents a potential sustainable solution to the volumes of used clothing filling the global marketplaces of developing economies, often at the expense of economic growth that would be strengthened by local consumption of domestically produced clothing.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».