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Enregistrement W92594187

Strategic Transformation of Ford Motor Company

2007· article· en· W92594187 sur OpenAlexaboutno aff
Sathyarayaran Jayagopi, Mitsuyo Yamamoto, David Hobstetter, John Gearen, Nikolaos Meissner, K. Putterman, Sarah Hines

Notice bibliographique

RevueDeep Blue (University of Michigan) · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueBusiness Strategies and Innovation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessTransformation (genetics)ManagementProcess managementOperations managementEconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Executive Summary New Mobility is a relatively new term used to represent an exciting and imminent reality. Our individual and societal transportation needs are complex and rapidly-evolving, while being shaped, constrained, transformed, and defined by a host of global pressures and trends. Within this context, New Mobility offers a fresh understanding of how we can meet transportation needs for both people and goods through an integrated network of products, services, and information technology. As the concept of New Mobility begins to take root, certain human-induced trends are putting unprecedented pressures on our global society. “Megatrends” such as climate change, increasing social disparity, shifting demographics, urbanization, and congestion are affecting the rate and degree to which populations, regions, and economies can grow and prosper. This project builds on the work of previous groups, including the Canadian think-tank Moving the Economyi and a group of three University of Michigan graduate students who, in 2005, produced a report for Ford Motor Company entitled New Mobility: Future Opportunities for Ford as a Mobility Integrator. Our team consists of eight MS students at the School of Natural Resources and Environment at the University of Michigan. Through a combination of primary and secondary research, we surveyed the current and future potential for New Mobility products, services, and technologies in five global cities, vis-à-vis the growing urgency of addressing the aforementioned megatrends. Our results from each city combined a conventional Market Attractiveness Analysis with a progressive New Mobility Market Analysis. We then overlaid these results with Ford’s specific strengths, core competencies, and leadership potential in each of the five cities. In so doing, we have created a novel new approach to business project evaluation. Our results indicate that Bangalore, India is the most attractive New Mobility market, due not only to the overall market size, but also to the transportation infrastructure gap which is rapidly emerging as Megatrend pressures intensify. However, our Discussion & Analysis section identifies a number of other key factors for Ford to consider when selecting how, when, and why to assume a leadership role in the New Mobility Market.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,893
Score d'incertitude au seuil0,429

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,168 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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