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Enregistrement W2090755154 · doi:10.1108/17410390810888633

Building competitive enterprises through supply chain management

2008· article· en· W2090755154 sur OpenAlexaff
Elkafi Hassini

Notice bibliographique

RevueJournal of Enterprise Information Management · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiquePublic Procurement and Policy
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupply chainCompetitive advantageSupply chain managementOriginalityCompetition (biology)Industrial organizationBusinessPosition (finance)Supply chain risk managementValue chainService managementValue (mathematics)Key (lock)Empirical researchProcess managementComputer scienceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to introduce a special issue that looks at how enterprises could build competitive advantage through supply chain management. Design/methodology/approach The paper provides an overview of competitiveness within a supply chain framework, introduces the issue papers and summarizes their major features. Findings Nowadays competition is increasingly between supply chains rather than individual companies. Thus, one would expect supply chain management to be a key in maintaining enterprises competitiveness. Through conceptual models and empirical studies this special issue's papers demonstrate how designing and operating efficient supply chains, through the effective use of information technology, can provide enterprises with a competitive advantage. Research limitations/implications The paper implies that enterprises can associate with a supply chain and develop a mechanism to fairly share surpluses. The papers in the special issue offer insight in to how an enterprise can position itself within a supply chain and how risks and profits can be shared equitably. Practical implications The paper introduces articles that report on practical implementation issues of supply chain principles. Originality/value The paper suggests a unified framework for the special issue papers.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0120,015
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations30
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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