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Enregistrement W3102989121 · doi:10.1093/oso/9780198233824.003.0010

Proximity, Organization, and Culture

2004· book-chapter· en· W3102989121 sur OpenAlexaboutno aff
Meric S. Gertler

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2004
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueDiverse academic and cultural studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopularityFordismEmerging technologiesProduction (economics)Quality (philosophy)DowntimeProcess (computing)Set (abstract data type)BusinessEngineeringEconomicsPolitical scienceMarket economyComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the late 1980s a growing number of geographers and other social scientists have chronicled the apparent rise of post-Fordist economic systems (Scott and Storper 1987; Schoenberger 1988; Harvey 1989; Storper and Walker 1989; Boyer 1990; Storper 1997). These systems are said to employ a flexible approach to production reflected in employment relations, the organization of work within firms, and the broader social division of labour (Cooke and Morgan 1998). To some, the heart of this transformation lies in the rise of a new set offerees of production (Walker 1994). In particular, they point to a new set of flexible process technologies whose programmable properties offer producers prospects of great versatility, limited downtime, unparalleled precision, and superior quality. The same technologies are said to hold the potential to unleash the creative potential of workers, and to compel manufacturers to establish a new regime of co-operation on the shopfloor (Florida 1991). Despite the popularity of such arguments, their unqualified acceptance has not been universal. A critical literature has arisen which, among other things, questions the pervasiveness of such practices, especially in locations outside the paradigmatic flexible production regions (Gertler 1988; 1992; Sayer 1989; Pudup 1992). The evidence reviewed in Ch. 2 attests that, while rates of adoption of flexible technologies such as computerized numerical control (CNC) are reasonably high amongst manufacturers in countries such as the United States, Great Britain, and Canada, many firms in these countries have experienced considerable difficulty in trying to implement such technologies effectively (Jaikumar 1986; Beatty 1987; Meurer, Sobel, and Wolfe 1987; Kelley and Brooks 1988; Turnbull 1989; Oakey and O’Farrell 1992). Furthermore, the discussion in Ch. 2 also shows that there is an apparent regularity to the geography of technology adoption difficulty that is highly suggestive of its roots. Many of these implementation difficulties seem to arise in older, mature industrial regions, where manufacturing firms are far removed from the major production sites of the new flexible production technologies. Increasingly, the leading producers of these process technologies are to be found in such countries as Germany, Japan, and Italy, while once-dominant American machinery producers have seen their market shares drop significantly, both at home and abroad (Graham 1993).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,167
Écart entre enseignants0,140 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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