Reverse Logistics: Design implications on the basis of product types sharing identical supply chain member motivations
Notice bibliographique
Résumé
Reverse logistics plays a very critical role in the overall strategy of a business and hence need to be very effective in meeting its objectives. Studies have come up with various insights to optimize reverse logistics arrangements within a specific industry or a sector, but presently there is no study which provides an approach to share knowledge drawn out of reverse logistics arrangements, across dissimilar industries and sectors. Such a study is significant because the response to a reverse logistics arrangement is not uniform in an industry or sector in all the countries, due to different market maturity levels, dissimilar consumer behaviour, and the state of the economy itself. Therefore, the purpose of this paper is to provide a guide for logistics planners through which they can utilize the learning outcomes that emerge from dissimilar industries or sectors within the same economy also. The research findings show that the reverse logistics arrangements can be categorised into various types on the basis of origin and reason for return. It is shown that the products with dissimilar characteristics can be grouped together into six types depending on the common supply chain member interests. Further, the reverse logistics arrangements change from one type to another as a product moves across its life stages. It highlights an approach using which the knowledge drawn from a reverse logistics type in one sector/industry can be applied to the same type in another sector/industry, by focusing on the product types, whose return share similar supply chain member interests. Logistics network planners can apply the insights that have emerged from this analysis to effectively design reverse logistics channels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».