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Enregistrement W2784062711 · doi:10.3390/su10010157

Static and Dynamic Pricing Strategies in a Closed-Loop Supply Chain with Reference Quality Effects

2018· article· en· W2784062711 sur OpenAlexaff
Zhichao Zhang, Zhang Qing, Zhi Liu, Xiao-Xue Zheng

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesAnhui University of Science and Technology
Mots-clésRemanufacturingSupply chainQuality (philosophy)Dynamic pricingBusinessIndustrial organizationClosed loopMicroeconomicsEconomicsMarketingManufacturing engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Remanufacturing of returned products has been increasingly recognized in industries as an effective approach to face environmental responsibility, government regulations, and increased awareness of consumers. In this paper, we address a closed-loop supply chain (CLSC) in which the manufacturer produces the brand-new products, as well as the remanufactured goods while the retailer sells these products to customers. We consider several different scenarios: the manufacturer and the retailer adopt a steady-state price or a dynamic price with reference quality effects in a centralized case; either, neither or both the manufacturer and the retailer price dynamically with reference quality effects, respectively, in a decentralized model. We solve the problem with the retailer recycling the sold copies and deduce the optimal pricing strategies while the manufacturer in charge of recovering the used items in such a CLSC. The result shows that dynamic pricing strategies are much more profitable for the supply chain and its members when compared with pricing statically; the dynamic pricing strategies with time-varying quality characterized by reference quality are more suited to a long-term and cooperative closed-loop supply chain. Moreover, the optimal recycling fraction relies on the recovery cost coefficient and proves to be uniform despite adopting a dynamic price and quality in all distinct cases.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,258 · 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.

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

Citations24
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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