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Enregistrement W3171848082

Análisis de las condiciones estructurales de la industria automotriz en México ante la entrada en vigor del T-MEC

2021· article· es· W3171848082 sur OpenAlexaboutno aff
Rafael García Moreno, Alejandro Rogelio Álvarez Béjar

Notice bibliographique

RevueEconomía UNAM · 2021
Typearticle
Languees
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBusiness, Innovation, and Economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceGeographyPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

espanolEl objetivo del articulo es presentar un analisis integral sobre los elementos estructurales que caracterizan a la industria automotriz localizada en Mexico. En principio, se estudia la composicion de la industria, asi como las ventajas estructurales que ofrece la economia nacional a la localizacion de un mayor numero de unidades productivas que participan activamente en las cadenas globales de valor; en particular, la cercania geografica con el mercado de Estados Unidos, las condiciones de acceso a dicho mercado, las bajas tasas salariales, asi como las politicas de promocion al ingreso de inversion extranjera y de conformacion de conglomerados industriales (clusters automotrices). De manera posterior, la metodologia de analisis considera las variables fundamentales que influyen sobre el funcionamiento de la industria, tales como produccion, ventas, exportaciones, empleo, salarios, inversion extranjera directa y consumo. En general, los resultados obtenidos dan cuenta de una industria con vocacion exportadora que depende, de manera significativa, del mercado externo. En este sentido, el valor del estudio esta en la coyuntura que enfrenta la industria ante la entrada en vigor del Tratado Mexico, Estados Unidos, Canada (T-MEC). Sin duda la industria automotriz instalada en Mexico esta atravesando por un momento delicado, que exhibe la debilidad del mercado interno, asi como les efectos derivados del confinamiento provocado por el COVID-19. Dado que el T-MEC inicio operaciones el pasado 1 de julio de 2020, es relevante conocer las condiciones que esta presentando la industria, para realizar los ajustes necesarios y estar en capacidad de generar los elementos que permitan retomar la tendencia positiva que se registro despues de la crisis de 2009 y que se mantuvo casi hasta 2018, cuando la variacion anual fue cercana a 0%. EnglishThe objective of the article is to present a comprehensive analysis of the structural elements that characterize the automotive industry located in Mexico. In principle, the composition of the industry is studied, as well as the structural advantages that the national economy offers to the location of a greater number of productive units that actively participate in global value chains; in particular, the geographic proximity to the US market, the access conditions to said market, the low wage rates, as well as the policies to promote the entry of foreign investment and the creation of industrial conglomerates (automotive clusters). Subsequently, the analysis methodology considers the fundamental variables that influence the industry operation, such as production, sales, exports, employment, wages, foreign direct investment and consumption. In general, the results obtained show an industry with an export vocation that depends, in a significant way, on the foreign market. In this sense, the value of the study is in the situation faced by the industry at the entry into force of the United States, Mexico and Canada Agreement (USMCA). Undoubtedly, the automotive industry installed in Mexico is going through a delicate moment, which shows the weakness of the domestic market, as well as the effects derived from the confinement caused by COVID-19. Given that the T-MEC began operations on July 1, 2020, it is relevant to know the conditions that the industry is presenting, to make the necessary adjustments and be able to generate the elements that allow to resume the positive trend registered after the 2009 crisis and that lasted almost until 2018, when the annual variation was close to zero percent.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,317

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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