Performance assessment framework for supply chain partnership
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,020 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».