Notice bibliographique
Résumé
The Mexican chocolate cluster is taking off. In 2009, it received 3 percent of all incoming foreign direct investment. It grew exports to the U.S. by 63 percent, solidifying its position as its second-largest chocolate supplier and stealing market share from #1 and #3 players, Canada and Belgium. In the same year, Hershey’s, which until recently produced in Mexico only for the local market, made it an important export platform. Major global processing company Barry Callebaut followed, locating their third largest cocoa processing plant next to Hershey’s plant in Monterrey, Mexico. The recent rush into Mexico can be attributed partly to the process of liberalization of trade between the U.S. and Mexico under NAFTA. Most importantly, a 2006 change in the rules of origin allowed duty-free trade of chocolate produced of non-NAFTA inputs. These changes, in addition to the availability of cheaper labor and lower-priced sugar in Mexico relative to the U.S. and Canada make it an attractive export platform. But can Mexico create a strong cluster and sustain a long-term competitive advantage as an exporter of chocolate? We believe that Mexico has many of the pre-conditions needed for cluster development, including a critical mass of existing companies, world-class multinational companies, a favorable location with unlimited access to the large and sophisticated U.S. demand, and some advantages in sugar.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».