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Enregistrement W1990586219 · doi:10.1108/10662240210438416

Supply chain collaboration alternatives: understanding the expected costs and benefits

2002· article· en· W1990586219 sur OpenAlexaff
Tim S. McLaren, Milena Head, Yufei Yuan

Notice bibliographique

RevueInternet Research · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOutsourcing and Supply Chain Management
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupply chainBusinessOutsourcingGeneral partnershipSupply chain managementProcess (computing)Product (mathematics)Service managementIndustrial organizationProcess managementMarketingComputer scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Collaboration is a recent trend in supply chain management (SCM) that focuses on joint planning, coordination, and process integration between suppliers, customers, and other partners in a supply chain. Its competitive benefits include cost reductions and increased return on assets, and increased reliability and responsiveness to market needs. Recent advances in inter‐enterprise software and communication technologies, along with a growing use of strategic partnering and outsourcing relationships, has resulted in a confusing assortment of alternative information systems approaches for supporting collaborative SCM. This paper analyzes the alternatives and presents a framework for understanding the expected costs and benefits of each type of system. These costs include not only the total cost of ownership of the system, but also the partnership opportunity cost – the cost of being tied to a partner due to system inflexibility. The benefits of collaborative SCM include process, inventory, and product cost reductions as well as increased cycle times, service levels, and market intelligence.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,011
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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.

Tête enseignante Opus0,109
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations258
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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