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Enregistrement W2788375745

Leveraging Global Value Chains to Bridge the Gap between Rural and Global Economies: Case of North Carolina’s Appalachian Automotive Industry

2018· article· en· W2788375745 sur OpenAlexvenueno aff
Shruti Rao

Notice bibliographique

RevueJournal of rural and community development · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal trade, sustainability, and social impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProsperityGlobal value chainAutomotive industryBusinessLeverage (statistics)Rural areaGlobalizationEconomic growthEmerging marketsEconomicsIndustrial organizationComparative advantageInternational tradeMarket economyPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Globalization has intensified challenges for rural regions. As countries have become increasingly aware of the need to increase innovation, resources are being allocated towards making cities and technology-intensive industries more competitive. While urban areas focus on knowledge and technology intensive areas, rural regions face distinct challenges in the push for greater economic prosperity. This article examines how the Global Value Chain (GVC) framework can be a key asset to policy makers interested in rural development by providing guidance on how to connect rural regions to globalized industries. GVC analysis has grown in popularity as a framework to facilitate economic prosperity, but has not yet been rigorously applied towards specific rural regions, only rural countries. This paper demonstrates the potential for the GVC framework to help rural areas leverage their strengths to become players in the global economy. The application of the GVC framework is focused on North Carolina’s automotive industry, in which researchers studied employment and wage data, educational infrastructure, key firms, and broader industry trends. The results of the GVC analysis led to several recommendations for North Carolina to increase its global competitiveness in the automotive sector by continuing to strengthen the community college system, invest in light-weight technologies and capture more of the value in high-tech parts manufacturing. The implications of the case study in Appalachia reveal the strengths of the GVC framework to applications in rural regions and communities. The holistic nature of the framework allows for the successful use of the GVC framework to both understand the advantages of a rural region and identify key strategies that will allow the region to generate value in globalized industries. By using Appalachia’s trucking industry as a case study, the findings of this study lay a foundation for the future application of GVC analysis to be used by rural regions seeking greater participation in globalized industries. Keywords: global value chains (GVCs), Appalachia, economic development, automotive industry, manufacturing ----------------------------------------------------------- Resume La mondialisation a intensifie les defis dans les regions rurales. Alors que les pays sont devenus de plus en plus conscients des besoins croissants d'innovation, les ressources ont ete allouees dans le but de rendre les villes et les industries a technologie de pointe plus competitives. Pendant que les zones urbaines se concentrent sur les zones de savoirs et les technologies intensives, les regions rurales font face a des defis distincts dans la course a une meilleure prosperite economique. Cet article examine dans quelle mesure le cadre de la chaine de valeurs mondiales (CVM ou GVC en anglais) peut etre un atout cle pour les responsables politiques interesses dans le developpement rural en fournissant un encadrement sur la maniere de connecter des regions rurales avec des industries mondialisees. L'analyse de la CVM a gagne en popularite comme cadre pour faciliter la prosperite economique, mais n'a pas encore ete rigoureusement applique aux regions rurales specifiques, seulement a certains pays ruraux. Cet article demontre que la CVM peut aider les zones rurales a exploiter leurs forces pour devenir des acteurs dans l'economie mondiale. L'application de la CVM se concentre sur l'industrie automobile de la Caroline du Nord, dans laquelle les chercheurs ont etudie l'emploi et les donnees de salaire, l'infrastructure educationnelle, les points cles des entreprises et les tendances generalisees de l'industrie. Les resultats de la CVM ont donne lieu a plusieurs recommandations en Caroline du Nord afin que cet etat puisse augmenter sa competitivite globale dans le secteur de l'automobile en continuant a renforcer le systeme de college communautaire, l'investissement dans les technologies legeres et a saisir davantage la plus value de l'industrie des composantes manufacturieres de haute-technologie. Les implications de ce cas d'etude dans les Appalaches revelent les points forts de l'application de la CVM dans les regions rurales et communautaires. La nature holistique de ce cadre permet le succes de l'utilisation de la GVC autant pour comprendre les avantages d'une region rurale que pour identifier les strategies cles qui permettront a la region de generer de la valeur dans des industries mondiales. En utilisant l'industrie de camionnage des Appalaches comme etude de cas, nous obtenons des resultats qui jettent des bases pour une utilisation future de la CVM comme methode d'analyse a etre utilisee par les regions rurales souhaitant une meilleure participation dans les industries mondiales.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil0,405

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
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