Análisis del impacto económico, en la industria automotriz canadiense por la imposición de normas sanitarias para cruzar la frontera americana
Bibliographic record
Abstract
Resumen El impacto económico que se ha suscitado a partir de la implementación de normas sanitarias a nivel mundial ha generado desequilibrios tanto en la producción como en el consumo de bienes. Un sector que lo ha resentido fuertemente ha sido el automotriz, desde las manufactureras, ensambladoras, hasta las distribuidoras y comercializadoras, las cuales han visto mermadas sus operaciones tanto por el cierre de fábricas, como por interrupción de la cadena de suministro y el colapso de la demanda. En específico los cruces fronterizos que se realizan entre Canadá y Estados Unidos, han presentado diferentes restricciones sanitarias, siendo a partir de diciembre del 2021 la fecha que ha detonado el malestar general, ya que se exige (principalmente) la vacunación obligatoria, lo que ha desatado una serie de protestas a nivel nacional e internacional (en apoyo a los transportistas). A través del auto dominado “Convoy de la libertad” que ha paralizado la ciudad de Ottawa, en su punto de cruce con el puente Ambassador, con vehículos detenidos y parados por doquier como símbolo de protesta, así el objetivo principal de este artículo es Analizar el impacto económico que las normas sanitarias han tenido en la industria automotriz canadiense. Encontrando que la emergencia sanitaria del COVID-19, aceleró el deterioro de las ventas a nivel mundial; evidenciando la dependencia de la industria automotriz hacia los insumos de origen asiático, denotando también la necesidad de una mayor diversificación y capacidad de respuesta ante las diferentes contingencias que se presenten, especialmente en el diseño de la cadena de suministro del futuro, donde el impacto económico pueda reducirse.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.001 |
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".