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Enregistrement W4210843854 · doi:10.32038/mbrq.2021.19.03

Export Diversification: Strategy for International Trade of the Automotive Sector in Mexico Category

2021· article· en· W4210843854 sur OpenAlexaboutno aff
María Fernanda Mercado Zapata, Yeniffer Pineda Torres

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Studies in Management and Business · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBusiness, Innovation, and Economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiversification (marketing strategy)Automotive industryInternational tradeForeign direct investmentBusinessTreatyEconomicsEconomyInternational economicsPolitical scienceMarketingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The automotive industry has important and strategic relevance in Mexico’s economic growth. Since its inception in this country, it has provided a source of global expansion in terms of international marketing; however, over the years, there has been a significant trend of little diversification in the export of the specific products of this sector of the Mexican economy, concentrating the largest percentage of its trade towards the United States and setting aside the incursion into economies such as Canada, with which the T-MEC (Government of Mexico) treaty is, (2019) which represents some benefits for the distribution of goods and services between the countries of Mexico, USA and Canada, which in this regard are not being properly exploited by Mexico by concentrating its exchange of automotive goods in the United States. According to Wells and Wint (2000), one of the alternatives to mitigate this commercial centralization in the automotive industry is outside Mexican borders, through attracting foreign investment and achieving greater export diversification. The methodology used for this research is qualitative in focus. It focuses on the technique of documentary review through a descriptive explanatory study, which results in a historical comparison of the export percentages of the automotive sector by Mexico from 2018 to 2021. Finally, it concludes by describing the impacts that arise concerning the international promotion of the country in terms of foreign trade by not taking advantage of the international agreements and treaties in force.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,265

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,152 · 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.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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