The Hidden Cost of Supply Chain Disruptions: Case Study of the UK’s Automotive Sector
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Notice bibliographique
Résumé
As the world economy has become increasingly integrated the spectre of transnational supply chains has become a central feature of globalisation. The smooth and unfettered working of transnational supply chains has facilitated efficiency increasing changes to business operations (such as just in time inventory management). The automotive sector worldwide has been at the forefront of internationally integrated supply systems. The European Union (EU) has, in part, been structured to reduce friction in Europe-wide supply chains through the single market. Transnational supply chains are at the heart of United Kingdom (UK) – EU trade, and the UK’s departure from the EU’s single market (Brexit) will increase friction in international trade. This case study of the UK’s automotive sector uses a social network approach to analyse supply chain linkages between the UK, EU and other trading partners, and how these could be impacted as a result of Brexit. We use data from Trade in Value Added (TiVA) and World Input-Output Database (WIOD) to map supply chains, estimate total value-added in exports and examine how Brexit is likely to impact the competitiveness of UK exports. Results confirm that the UK’s automotive sector is closely integrated with the EU. To offset the loss of UK’s export competitiveness after Brexit, trade facilitation measures complemented with a duty drawback scheme could be an option in the short run. Policy measures are, however, unlikely to replace the benefits of duty-free and frictionless access enjoyed under single market trading arrangements. This suggests that the UK automotive sector, which is primarily comprised of globally active firms, may have to reconfigure supply chain arrangements and in the long run alter how decisions pertaining to locations are made. Keywords: Brexit, global value chains, input-output linkages, WIOD.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle