Porter’s diamond model approach: Assessing the competitiveness of British Columbia’s lumber industry’s exports to India
Notice bibliographique
Résumé
The British Columbia softwood lumber industry continues to pursue market diversification to reduce the reliance and market vulnerability of the United States (US) for exports. Recently, the industry has been successful in penetrating the China market and is looking to emerging markets such as India for further growth and diversity, but India remains an elusive market which poses many challenges. The purpose of this study is to examine how to enhance B.C. exports to India and maintain its competitive advantage in this lucrative market. This study employs two competitiveness models, Porter’s (1990) diamond model and also the generalized double diamond model developed by Rugman et al., (1993) as the analytical framework for analyzing the competitive dynamics of Softwood Lumber industry’s drive for market development outside North America and to identify opportunities to achieve this. Using the four determinants (1. factor conditions, 2. demand conditions, 3. related and supporting industries, 4. firm strategy, structure and rivalry) of Porter's diamond model, the B.C. softwood lumber industry's current home advantages and competitiveness is identified. Through the identification of the home advantages, the generalized double diamond model internationalizes these advantages with India and examines the prospective competitive advantages, directions and solutions for the industry in enhancing the market share in the Indian lumber market.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».