Building humanitarian supply chain relationships: lessons from leading practitioners
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to advance thought and practice on supply chain relationship building, in the context of humanitarian logistics, drawing on lessons from leading practitioners. Design/methodology/approach The presentations were treated like data, enabling grounded research concerning practitioners. The presentations were recorded, transcribed, vetted, and imported into qualitative software (NVivo8) to facilitate further analysis, which led to testable propositions. Findings Three themes emerged, centered around relationship benefits, challenges, and advice on relationship building. Advice from the practitioners led to 11 propositions. Research limitations/implications While the presentations were treated as interview data, there was no opportunity to probe statements made by the speakers. Also, speakers were the sole representatives for their organizations. Finally, the findings cannot be generalized beyond the types of situations and organizations represented at the conference. Practical implications The propositions represent advice from experienced humanitarian practitioners on building supply chain relationships. Social implications Supply chains are economic entities. They are also social entities. Humanitarian supply chains involve people working together to help other people in need. Originality/value There are few published articles on supply chain relationship building, and only several pieces on humanitarian partnerships or relationships. This paper contributes to the literature in a novel way, by drawing on expert speakers at a humanitarian conference.
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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 | 0,054 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,014 |
| Communication savante | 0,015 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».