Fiat Chrysler Automobiles and NAFTA’s Rule-of-Origin Clause
Notice bibliographique
Résumé
One of the most vocal opponents to the Trump Administration’s proposed changes to the North American Free Trade Agreement (NAFTA) is the automobile industry because of the impact they will have on the established rule-of-origin clause. The clause sets eligibility rules for free trade within the NAFTA region based on the percentage of a traded good’s components that derive from the NAFTA region. Our perspective on the issue is taken from the viewpoint of the Fiat Chrysler Automobiles (FCA) Corporation. President Donald Trump plans to increase the minimum required percentage of U.S. components from approximately 60% to 85%, to which the established automotive industry will not be able to adapt without sweeping and costly supply-chain and infrastructure overhauls. The Canadian Transport Minister has even begun open dialog with Michigan’s Governor to emphasize Canada’s concern over endangering the longstanding, highly integrated auto industry and supply chain connecting the two nations. This essay evaluates FCA’s current performance; it scans, assesses, and analyzes strategic factors to propose the best strategies for the company in the face of the proposed changes to the rule-of-origin clause.1 The Trump Administration’s position on NAFTA is widely criticized and if achieved will completely disrupt the auto industry and supply chain across the NAFTA member states. It has already created uncertainty among automakers, and many had to make swift changes to their business decisions in the wake of Trump’s 2016 election. Whatever happens with President Trump’s attempts to overhaul NAFTA, it is clear that there will be winners and losers. As it stands, the majority of automakers, including FCA, would say that there are more winners under the current NAFTA than they expect to be with Trump’s plan.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».