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Enregistrement W6991745588

Impact of geopolitical dynamics on global trade: The case of the African automotives sector

2025· other· en· W6991745588 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueEconstor (Econstor) · 2025
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArmed Forces Institute of Regenerative MedicineInternational Trade AdministrationAfrican UnionAfrican Capacity Building FoundationYork UniversityGovernment of the United KingdomUniversity of Cape TownLondon School of Economics and Political ScienceAfrican Development Bank Group
Mots-clésIndustrialisationAutomotive industryForeign direct investmentProtectionismEmerging marketsGeopoliticsDominance (genetics)Global value chainGlobalization
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global economic landscape has undergone significant transformation since the 2008 financial crisis, marked by rising protectionism, intensifying competition between major powers, and disruptions to trade and investment flows. These changes present both challenges and opportunities for Africa, particularly as the continent seeks to leverage the African Continental Free Trade Area (AfCFTA) for economic transformation. This report provides a crucial analysis of these evolving dynamics, focusing on their impact on Africa's automotive sector-a key industry for the continent's industrialisation strategy and at the core of the transformation of global value chains in the last 30 years. Key insights: - A changing global economic order: The past 15 years have witnessed a shift in global trade. This includes the increased importance of semiconductors and services in trade. The rise of East and Southeast Asia, coupled with evolving trade flows and FDI patterns, demands a reassessment of Africa's position in the global economy. - Geopolitical dynamics and value chains: Protectionist policies and trade disputes are disrupting global supply chains and investment patterns, posing challenges for African economies that are deeply integrated into global value chains. Moreover, a global conflict is emerging among economic powers aiming to boost industrial development while disrupting their partners. - Focus on the automotive sector: The automotive industry, a key driver of global economic growth, is undergoing a significant transformation due to the energy transition. Africa's automotive industry faces longstanding challenges. However, emerging opportunities driven by the EV revolution and increasing consumer demand can foster growth. - Case studies - South Africa and Morocco: Two distinct models of automotive development in Africa are examined: South Africa's pursuit of a continental production hub and Morocco's integration into European value chains. Policy recommendations: To harness geopolitical opportunities, the report advocates enhancing regional trade integration through the AfCFTA, diversifying investment sources and fostering a coordinated approach among African policymakers.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,264 · 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
Publié2025
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Résumé présentoui

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