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Enregistrement W2803352051

Creating Stability in the International Fashion Industry by Using Corporate Structures and Conglomerates

2018· article· en· W2803352051 sur OpenAlexaboutno aff
Joyce Boland-DeVito

Notice bibliographique

RevueThe Institutional Repository at DePaul University (DePaul University) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealthcare Facilities Design and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessIndustrial organizationStability (learning theory)Fashion industryCommerceComputer sciencePolitical scienceLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: This paper will analyze the challenges currently facing the global fashion industries as consumers change their shopping habits. During these tumultuous times, retailers should re-evaluate their organizational structures. According to the Forbes Global 2000, apparel companies make up 29 of those top businesses. For instance, a corporate structure helps businesses like TJX Companies (headquartered in Framingham, Massachusetts) – which owns TJ Maxx, Marshalls, HomeGoods and Sierra Trading Post – to operate efficiently and maintain over 1000 stores in the U.S., Canada, U.K., Ireland, Germany, Poland, Austria, The Netherlands and Australia. It sells apparel and home fashions (sheets, pillows, picture frames, etc.). Online retailer Amazon now has brick and mortar bookstores and has just bought Whole Food stores. On the other hand, upscale retailers are facing an uphill battle. Lord and Taylor’s parent, Hudson’s Bay, is selling its landmark store in New York City to WeWork, an office-sharing business. Lord and Taylor will rent a quarter of the building for themselves to continue to operate as a smaller version of their flagship store. The Nordstrom family’s high-end Department store has decided not to go forward with a plan to go private due to economic concerns. In addition, this paper will examine corporate conglomerates in the fashion industry, such as LVMH (Moet Hennessy Louis Vuitton SE) which is a multinational luxury goods conglomerate based in Paris, France. In 1971, Moet & Chandon, a champagne producer, merged with Hennessy, a cognac manufacturer. In 1987, Louis Vuitton, the high end fashion brand, merged with Moet and Hennessy. Today, the company holds approximately 60 subsidiaries, including Dior, Fendi and Sephora, and is a component of the Euro Stoxx 50 stock market index. By including diversified goods, this Societas Europaea (“SE”), a European (Public) Limited Company is succeeding in its quest for stability.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,009
Communication savante0,0150,006
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeObservationnel
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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