Safeguarding mechanisms in a supply chain network
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Building on the transaction cost theory and power structure literature, this paper aims to investigate the extent to which firms use two safeguarding mechanisms (supply chain relational investments and electronic collaboration) in different network dependency contexts in order to protect their portfolios of business relationships. Design/methodology/approach Empirical evidence is gathered though a survey data conducted with 159 firms in the wireless communication sector. The paper tests the assumption that the two safeguarding mechanisms are used to a greater extent in interdependency‐intensive networks than in other supply chain contexts. Findings This empirical study suggests that: in a network‐dependent context, relational investments allow firms to safeguard their portfolios of relationships; electronic collaboration seems to be a safeguarding mechanism for firms in downstream‐dependent network contexts; in general, firms appear to use both relational investments and electronic collaboration to manage their relationships in a supply chain network; and the knowledge‐based theory may explain the strong relationship between upstream and downstream use of electronic collaboration. Research limitations/implications Overall, the present study complements the extant literature on supply chain management and inter‐firm electronic collaboration by showing how an important structural characteristic of supply chain networks (i.e. dependency) operates on the choice of using two key safeguarding mechanisms. Practical implications Results stress the importance of these safeguarding mechanisms in joint actions such as collaborative planning, forecasting and replenishment. Originality/value The paper addresses interdependencies from a network perspective which encompasses the firms' complete portfolio of relationships.
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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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».