Streamlining humanitarian and peacekeeping supply chains
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – Over the last decade, temporary supply chains (TSCs) have become a well-recognized logistics model. In TSCs, supply chain members are organized for anad hocproject; they pool resources in order to make the project successful. Although it might be perceived that TSCs are unstable due to their temporary nature, this paper aims to discuss how TSCs can be managed so as to be both stable and agile, while achieving the stated objectives; since the stability-agility context could be really challenging in humanitarian and peacekeeping supply chains, this is the one that has been selected. Design/methodology/approach – The authors reviewed the literature, research reports and electronic documents on humanitarian and peacekeeping supply chains, to understand the main challenges in terms of managerial and social impacts of logistical operations in a disaster context. Findings – The disaster context is very peculiar, since it requires tremendous agility when a natural or man-made catastrophe hits, so that as many lives as possible can be saved and that the situation could get back rapidly to a relatively normal level. The paper shows that TSCs require an advanced level of time and organizational stability of the human and material resources involved in order to be highly flexible. In other words, an efficient TSC relies on “anticipated responsiveness”, a major managerial challenge in the years to come. Originality/value – The paper clarifies the management of humanitarian and peacekeeping supply chains and identifies the importance of anticipation capability to improve logistical responsiveness.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».