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Enregistrement W2769851070 · doi:10.1080/19186444.2017.1401208

Sustainable supply chain management: a case study at IKEA

2017· article· en· W2769851070 sur OpenAlexaffvenue
Francine Laurin, Kamel Fantazy

Notice bibliographique

RevueTransnational Corporation Review · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilitySupply chainBusinessSupply chain managementTriple bottom lineSocial sustainabilityIndustrial organizationMarketingEnvironmental economicsSustainable developmentEnvironmental resource managementProcess managementEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While sustainability is central to research on supply chains, there has been relatively little research on diversity and impact on supply chain sustainability performance. Such practices, also called sustainable plans, are the ones that improve not only supply chain economic performance, but also their environmental and social performances. Stakeholders are increasingly exerting pressure on organisations to adopt sustainable practices within their firm and across their supply chain. This one case pilot study explores the extent to which IKEA has successfully integrated sustainability practices into the management of the supply chain. We analyse sustainability practices using data gathered from IKEA as a global case study. Our research findings reveal that sustainability practices can be successfully implemented across an organisation’s entire supply chain, including second and third tier suppliers to gain positive environmental and social impacts while still promoting a strong economic bottom line. The article wraps up with a general discussion, limitations, as well as opportunities for future research, and lastly with concluding remarks.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations47
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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