Unanticipated Outcomes: Lessons from Canadian Automotive FDI Attraction in the 1980s
Notice bibliographique
Résumé
In the 1980s, the Canadian automotive manufacturing industry grew from three significant players to eight, growth that was facilitated by public policy schemes that were bold, calculating, and provocative. The decision to introduce direct incentives was pivotal, generating anxiety at both the federal and provincial levels. However, the evolution of a series of additional policy tools, each holding tangible value, proved just as important. These included waiving Auto Pact liabilities, the introduction of targeted duty remission plans, adjustments to Voluntary Export Restraints, and manipulations of the Foreign Investment Review Agency. These elements were under the management of Canada's federal government, making it a far more active participant in automotive foreign direct investment (FDI) attraction than its US equivalent. While some observers believe that the approach that public policy-makers brought to automotive FDI attraction during the period this article explores might hold lessons for present day practitioners, the reality is that the evolution of global governance structures precludes access to many of the tools that were deployed with such effect in the 1980s. Despite the subsequent changes, the relevance of coherent, well-timed industrial policy endures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».