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Enregistrement W2745453030 · doi:10.1111/cag.12400

“Made in Canada”: Local production networks in the Canadian fashion industry

2017· article· en· W2745453030 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Taylor Brydges

Notice bibliographique

RevueCanadian Geographies / Géographies canadiennes · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueFashion and Cultural Textiles
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUppsala UniversitetVedecká Grantová Agentúra MŠVVaŠ SR a SAV
Mots-clésClothingProduction (economics)Context (archaeology)MarketingOrder (exchange)BusinessCreativityFashion industryWork (physics)Quality (philosophy)Space (punctuation)Consumption (sociology)Key (lock)Industrial organizationFashion designEconomicsSociologyComputer scienceEngineeringMicroeconomicsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The fashion industry is a highly globalized industry increasingly dominated by international firms that favour flexible, efficient supply chains in order to produce trendy clothing at the lowest price. While much of the fashion industry follows the logics of global production networks, this paper presents a case where small, independent firms have chosen instead to engage with local production networks. Drawing on interviews with 87 independent fashion designers and key informants, this paper examines the following question: In the context of global production, why do independent fashion designers choose to work locally? In answering this question, three key findings are presented: the motivations of designers who emphasize timeless design and high‐quality local manufacturing; the strategies employed by designers to cultivate exclusivity and loyalty through the distribution of their collections; and the ways in which unique consumption experiences are utilized to articulate the values of their brand to consumers. While operating outside of the traditional fashion system provides independent fashion designers with the space for creativity, innovation, and control over their brand, it will be argued it also creates challenges with respect to growth beyond their niche market.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,552

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0290,010
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,174 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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