MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2030327658 · doi:10.1108/01443571011094253

The impact of supply chain structure on the use of supplier socially responsible practices

2010· article· en· W2030327658 sur OpenAlexaffabout
Amrou Awaysheh, Robert D. Klassen

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Operations & Production Management · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupply chainBusinessSupply chain managementConceptualizationTransparency (behavior)MarketingIndustrial organizationCorporate social responsibilitySupplier relationship managementUpstream (networking)Process managementPublic relationsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper seeks to explore the integration of social issues in the management of supply chains from an operations management perspective. Further, this research aims to develop a set of scales to measure multiple dimensions of supplier socially responsible practices. Finally, the paper examines the importance of three dimensions of supply chain structure, namely transparency, dependency and distance, for the adoption of these socially responsible practices. Design/methodology/approach Drawing on literature from several theoretical streams, current best‐practice in leading firms and emerging international standards, four dimensions of supplier socially responsible practices were identified. Also, a multi‐dimensional conceptualization of supply chain structure, including transparency, dependency and distance, was synthesized from earlier research. Using this conceptual development, a large‐scale survey of plant managers in three industries in Canada provided an empirical basis for validating these constructs, and then assessing the relationships between structure and practices. Findings Multi‐item scales for each of the four dimensions of supplier socially responsible practices were validated empirically: supplier human rights; supplier labour practices; supplier codes of conduct; and supplier social audits. Increased transparency, as reflected in greater product visibility by the end‐consumer was related to increased use of supplier human rights, which in turn can help to protect a firm's brands. Organizational distance, as measured by the total length of the supply chain (number of tiers in the supply chain), was related to increased use of multiple supplier socially responsible practices. Finally, as the plant was positioned further upstream in the supply chain, managers reported increased use of supplier codes of conduct. Practical implications As senior managers extend, redesign or restructure their supply chains, the extent to which social issues must be monitored and managed changes. The four categories of supplier socially responsible practices identified help managers characterize their firm's approach to managing social issues. Furthermore, managers must more actively manage the development of supplier socially responsible practices in their firms when the supply chain has more firms; and when brands have stronger recognition in the marketplace. Originality/value The paper makes three contributions to the extant literature. First, the construct of social issues is defined and framed within the broader debate on sustainable development and stakeholder management. Second, social practices are delineated for supply chain management, and a set of scales is empirically validated for assessing the degree of development of supplier socially responsible practices. Finally, the link between supply chain structure and the adoption of supplier socially responsible practices is examined. This last contribution provides a basis for understanding, so that managers can extend and reshape current views about how social issues must be managed.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeObservationnel
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

Citations543
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Operations & Production ManagementMême sujetSustainable Supply Chain ManagementTravaux en français237 207