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Enregistrement W4406310406 · doi:10.20446/jep-2414-3197-40-3-39

USMCA Labour Provisions and Their Impact on Working Conditions in the Mexican Automotive Industry: An Initial Assessment

2024· article· en· W4406310406 sur OpenAlexaboutno aff
María Gómez Ojeda, Nadine Reis

Notice bibliographique

RevueJournal für Entwicklungspolitik · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal trade, sustainability, and social impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutomotive industryBusinessManufacturing engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the impact of the United States-Mexico-Canada Agreement's (USMCA's) labour provisions, specifically the Rapid Response Labor Mechanism (RRLM), on union dynamics within Mexico's automotive sector. Through an analysis of two case studies-the GeneralMotors plant and auto parts manufacturer Draxton, both located in Central Mexico-we explore how the RRLM functions in the context of local power structures, global economic pressures, and the asymmetrical trade relationship between the United States and Mexico.While the RRLM has facilitated advancements, such as the establishment of an independent union at GM and subsequent improvements in working conditions, its limitations are evident in cases such as Draxton, where corporate resistance and weak institutional frameworks undermined efforts to achieve substantive reform.Using a multiscalar theoretical framework, we highlight the intersection of global governance mechanisms with local labour realities, revealing tensions between democratising union practices and the structural pressures to maintain economic competitiveness.The findings emphasise that, although the RRLM enhances the visibility of labour violations, its transformative potential is constrained by structural inequalities and localised resistance.We argue that sustainable labour reform in Mexico's automotive industry requires bridging global frameworks with robust local strategies to strengthen workers' capacities to challenge entrenched power asymmetries.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,275

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,342 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2024
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