What Shapes Automotive Investment Decisions in a Contemporary Global Economy?
Notice bibliographique
Résumé
Amid considerable public debate, governments across North America have offered rich incentive packages to entice investment from multinational automotive corporations. This article explores the relative importance of government incentives in influencing automotive corporations' decisions to invest in Canada on the basis of a data analysis of investment incentives in Canada and the United States, a case study of Toyota's decision to invest in the Woodstock assembly plant, and a series of interviews with industry and government stakeholders. Our article concludes that although locational costs are a major determinant of investment decisions, the corporate decision to build a new assembly plant is a multimillion-dollar long-term investment with considerable risks. In assessing the risks and estimated costs of these investments, we found evidence of major variances between companies in what determined their decision. Although incentives were usually important, our research points to the influence on investment decisions of soft factors, including the structural relationship between the home office and branch plant; leadership of branch plant operations; and relationships between actors, in particular between corporate actors at headquarters and the branch plant, different levels of government, and government and corporate actors. Finally, we show that institutional fragmentation, including competition within and between different levels and branches of government, can erode policy effectiveness when governments attempt to attract foreign capital.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
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 ».