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Enregistrement W2619231693 · doi:10.5539/jms.v7n2p135

The Factors Affecting Green Supply Chains: Empirical Study of Agricultural Chains in Vietnam

2017· article· en· W2619231693 sur OpenAlexvenueno aff
Thi Mai Yen Pham, Thi Minh Khuyen Pham

Notice bibliographique

RevueJournal of Management and Sustainability · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureSupply chainBusinessSupply chain managementCompetition (biology)Logistic regressionMarketingAgricultural economicsIndustrial organizationEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper aims at identifying the factors affecting green supply chain in agriculture in Vietnam currently. The literature indicates 14 factors affecting green supply chains in agriculture including: (i) manager commitment, (ii) IT system, (iii) new technology, (iv) organizational culture, (v) HR quality, (vi) energy & waste management, (vii) market & competition, (viii) political supports, (ix) knowledge & experience, (x) actors’ participation, (xi) costs, (xii) suppliers, (xiii) logistics management, and (xiv) consumer awareness. Our regression model with 14 independent variables was established to determine the factors affecting the success of green supply chains in Vietnam agriculture. The regression results show six factors affecting significantly and positively green supply chain in agriculture in Vietnam, including: (i) manager commitment, (ii) new technology, (iii) HR quality, (iv) knowledge & experience, (v) logistic management, and (vi) consumer awareness. Hence, the paper suggests some recommendations to Vietnam firms and State for improving green supply chain in agriculture.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,219
Score d'incertitude au seuil0,864

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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