Why Windsor deindustrialized differently than Detroit
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the divergent trajectories of automotive investment and employment in Detroit, Michigan and Windsor, Ontario. Located on opposite shores of the Detroit River, in the United States and Canada respectively, Detroit and Windsor are the founding cities of the North American auto industry. Long dominated by the Big Three, their factories have produced vehicles for the same continental market since 1965. Each has weathered parallel challenges since then, including spikes in the price of oil, the Big Three’s loss of market share, the transition to lean production, and the near-collapses of Chrysler and GM. Yet Detroit began deindustrializing decades earlier and lost much more employment than Windsor. To determine why, we compared their automotive sectors from 1900 to the 2010s. Since the Depression, each city has repeatedly confronted the prospect of deindustrialization, but three factors have made Windsor more resilient: (1) federal and provincial interventions on its behalf, (2) Windsor’s greater competitiveness with respect to factor costs, quality, and innovation, and (3) Windsor’s annexation of outlying territory to capture new factories. These differences show how national, subnational, and regional/local policies have mediated corporate decision-making to produce a variegated North American Rust Belt, with Canada outperforming the United States.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découle