Market-Related Capabilities of Ontario Meat Processing Firms in a Regulated Environment
Notice bibliographique
Résumé
Historically, competitiveness in agri-food industries in Canada has been largely discussed using traditional economics-based approaches looking at market-level issues. Similarly, reports critical of supply management regulations in the Canadian meat processing industry have been largely based on opinion or ad hoc case studies and on market-level impacts that result from production quotas and price controls. Because these reports focus on issues at the market-level, the way that firms conduct business in supply-managed environments is not fully understood. The objective of this research was to apply several management approaches to understanding firm-level activities and to describe capabilities firms use to compete in three specific regulatory environments: firms using no supply-managed inputs, firms using only supply-managed inputs; and, firms using inputs from both regulatory environments. The meat processing industry in Ontario was chosen for study because firms are found in all three regulatory environments. This qualitative research used a multiple case design (Yin, 2009) and collected data from key industry contacts, from intensive interviews with managers of meat processing firms in three regulatory contexts, and from data from firm websites. The evidence collected suggests that the way managers view threats and opportunities in the external environment varies perhaps due to the way that managers think about the work of the firm, the way they approach competition, or their assessment of general and specific regulatory environments. All managers, however, described a lack of predictability in the industry environment and scarce time resources as key concerns. Evidence suggests that the general regulatory environment was a greater concern for managers than was the specific supply-managed environment. In addition, supply management regulations may create value for some meat processors by increasing predictability and saving time resources. The results describe ten market-related capabilities used by meat processing firms in the general regulatory environment; purchasing, industry knowledge and time-related capabilities may differ for firms in specific, supply-managed regulatory environments. A new framework is developed to extend our understanding of how firms in specific regulatory environments may use market-related capabilities to compete. Recommendations are discussed for firm managers, policy makers, and marketing boards.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».