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Enregistrement W2084870470 · doi:10.1108/13598541011039947

Performance assessment framework for supply chain partnership

2010· article· en· W2084870470 sur OpenAlexaff
Dong‐Young Kim, Vinod Kumar, Uma Kumar

Notice bibliographique

RevueSupply Chain Management An International Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueQuality and Supply Management
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipProcess managementSupply chainFlexibility (engineering)Supply chain managementQuality (philosophy)Knowledge managementComputer scienceOperational excellenceOriginalityPerformance measurementBusinessMarketingManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to develop a framework for assessing the comprehensive performance of supply chain partnership (SCP). Design/methodology/approach Using the literature review approach, the paper proposes a framework to assess the performance of SCP. The framework is based on the self‐assessment dimensions and approaches of the business excellence model developed by the European Foundation for Quality Management (EFQM). The proposed framework could be implemented not only in entire supply chains, but also in a dyadic relationship. Findings Identifying strengths and opportunities for improvement begins with assessing the level of SCP. The proposed framework focuses on assessing two dimensions of SCP – efforts and results – that will offer practitioners both balanced insights and valuable information. This framework also highlights assessment dimensions that could help qualified assessors to produce consistent judgments and evaluate multiple aspects of SCP. The framework includes practical indicators to help measure outcomes, such as cost efficiency and flexibility. Originality/value This paper sheds light on the assessment dimensions based on the EFQM model. Assessors can conduct an objective and standardized assessment using these multiple dimensions. This paper expands the traditional concept of SCP performance into both tangible and intangible performance by emphasizing output and outcome.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0090,006
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations86
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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