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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 General Motors 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 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 candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,608
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,032
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 tête enseignante, pas un consensus.

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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Résumé présentoui

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