Notice bibliographique
Résumé
The uncertainty in the current business environment is driven by events such as economic crises, climate change, global terrorism, shortage of resources and so on. This causes traditional supply chain operations models to become obsolete and not able to ensure the sustainability and competitiveness of the organizations. In this context, resilience is defined as the ability of a company/ community/ environment/ people to recover after it has been exposed to an important disturbing event, for instance, a natural disaster as a hurricane hitting the main suppliers, thus creating lack of raw materials in production lines. This article tackles how the assessment of the supply chain resilience, considering this capacity, enables one to be better prepared for an unstable risky environment and the post disaster consequences. We propose a model based on three categories of indicators; the first one is related to achieving an organizational resilience (to assess by results of responsiveness, flexibility and effectiveness), the second one is related to attaining business resilience (to assess by cash-to-cash, days of inventory, days of receivables and days of payables), and the third one is related to having a labour resilience (to assess by labour capabilities to overcome vulnerable living conditions). Two Peruvian supply chain companies (which belong to the food and pharmaceutical sectors) have been studied by using the model; the main results allow concluding that they have a low resilience level, because of their current three-category indicator results.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».