El papel de las empresas multinacionales en los países huéspedes: derramas relacionadas con la presencia de las empresas productoras de automóviles en México
Bibliographic record
Abstract
LAS EMPRESAS MULTINACIONALES TIENEN PRESENCIA EN LA INDUSTRIA AUTOMOTRIZ EN MÉXICO DESDE 1923. EL TRATADO DE LIBRE COMERCIO DE AMÉRICA DEL NORTE (TLCAN) HA BUSCADO PROMOVER QUE ESTAS EMPRESAS DE CAPITAL EXTRANJERO DESARROLLEN PROVEEDORES LOCALES. EN ESTE ESTUDIO NOS ENFOCAMOS EN DOS ANÁLISIS: EN PRIMER LUGAR, EL MODELO DE "DOBLE DIAMANTE" SE USA PARA EXAMINAR FUENTES DE COMPETITIVIDAD DE LA INDUSTRIA AUTOMOTRIZ, DE LOS PROVEEDORES Y DE LAS POSIBLES DERRAMAS HACIA PROVEEDORES DE PRIMER Y SEGUNDO NIVELES; EN SEGUNDO LUGAR, NOS CENTRAMOS EN UN CASO LOCAL EXAMINANDO EL CLUSTER UBICADO EN PUEBLA PARA VER LA RELACIÓN ENTRE LA MULTINACIONAL, VOLKSWAGEN, Y SUS PROVEEDORES. NUESTROS HALLAZGOS INDICAN QUE LA INDUSTRIA AUTOMOTRIZ DE CAPITAL EXTRANJERO HA SIDO EXITOSA EN TÉRMINOS DE EXPORTAR Y GANAR SEGMENTOS DEL MERCADO MUNDIAL EN EL PERIODO 1993-2003 Y LAS MULTINACIONALES HAN PROMOVIDO LA COMPETITIVIDAD DE ALGUNOS PROVEEDORES DE CAPITAL LOCAL A TRAVÉS DE ACUERDOS DE COLABORACIÓN Y JOINT VENTURES. EL CASO DEL CLUSTER DE PUEBLA REVELA QUE PROVEEDORES DE CAPITAL EXTRANJERO, Y SOLAMENTE ALGUNOS PROVEEDORES DE LOCALES, HAN SIDO CERTIFI CADOS E INTEGRADOS COMO PROVEEDORES DE PRIMER NIVEL DE VOLKSWAGEN, PERO NO HAY SUFICIENTE EVIDENCIA QUE LOS PROVEEDORES DE SEGUNDO Y TERCER NIVELES LOCALES HAYAN SIDO INTEGRADOS A LA CADENA DE PROVEEDURÍA.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".