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Enregistrement W4226215764 · doi:10.1504/ijatm.2022.122139

Why Industry 4.0 is not enhancing national and regional resiliency in the global automotive industry

2022· article· en· W4226215764 sur OpenAlexaboutno aff
Jeffrey Carey, Greig Mordue

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Automotive Technology and Management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Technological Innovation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutomotive industryBusinessManufacturing engineeringIndustrial organizationEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The post 2000 period has witnessed the rise of countries offering low-cost labour as important hubs for automotive manufacturing. As that occurred, automotive 'semi-periphery' countries faltered: struggling to retain vehicle production, unable to obtain mandates for more knowledge-intensive aspects of automotive value chains. For them, Industry 4.0 (I4.0) is considered an ideal tool to enhance competitiveness. That is because even though they have high labour costs and lack a homegrown automaker, they do have well-educated workforces. Here, we examine the technological upgrading strategies of manufacturers in a prototypical semi-periphery location: Ontario, Canada. We find that few firms there are making investments in I4.0-oriented technologies sufficient to upgrade their position within global production networks (GPNs). Consequently, notwithstanding the prominence of I4.0, our results indicate that I4.0 is unlikely to spur economic resilience in automotive semi-peripheries. Even so, targeted deployment of industrial policy measures may augment I4.0's applicability in those locations.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil0,457

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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