Exploring Factors Affecting the Development of Export-Oriented Garment Industry: Facing the Global Competitiveness Challenges
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to explore the factors that affect the development of exported-oriented garment industry facing the global competitiveness challenges.This study examines competitiveness challenges of export-oriented garment industry by testing the research hypotheses.The basis of this study lies in understanding what kind of competitiveness challenges in terms of resource-based, dynamic capabilities and market-based factors. In this study, a purposeful sample of 250 sectors was drawn from total 359 Thailand exported-oriented garment sectors and a total of 211 respondents fully answered the required questions. Study participants were garment supervisors and managers, in garment industry over 5 years. The data collection includes questionnaire investigation for quantitative factor analysis method. Specifically, this study provides empirical evidence on the specific channels and mechanisms through what principal factor within current garment sectors. The findings showed the factors influence the competitiveness challenges of export-oriented garment industry. Therefore, the competitiveness challenges conceptual model emerged with respect to this industry.The model, which identified the main competitive hurdles that export-oriented garment industry faces (i.e., challenges relates to productivity, lead-time, collaboration, opportunity identification, quick response and risk identification factors). Additionally, the author presents Tai export-oriented garment industry current situation, which revealed this strong buy-driven industry needs to restructure their strategies to focus high value added activities and to enhance their competitiveness.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».