Data envelopment analysis for investigating the relative efficiency of supply chain management.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Despite the growing popularity of supply chain management (SCM) both among managers and scholars, the efficiency of implementation of SCM has been barely assessed in an analytic way. The purpose of this study is to shift the attention of SCM scholars towards an in-depth investigation of SCM efficiency by reporting procedure and outcomes of one possible methodological approach. The current study investigates the relative efficiency of SCM implementation (in terms of ratio of various outputs to inputs) and subsequently identifies influencing factors. This procedure is illustrated by an empirical application based on a European sample of manufacturing plants as Decision Making Units (DMUs), following a two-step approach. (1) Data envelopment analysis (DEA) assesses the relative efficiencies of SCM implementation of DMUs. (2) Subsequently, factors fostering or impeding SCM efficiency are explored through a bootstrapped truncated regression model. Our analysis finds that factors influencing relative SCM efficiency refer to country affiliation, characteristics of manufacturing plants, characteristics of production, buyer's purchasing situation, and buyer-supplier relationship characteristics, confirming previous literature that highlight complex and contingent interrelation between investments into buyer-supplier relationships and performance. Going beyond previous research, our study reframes the strategic implementation of SCM from the distinct angle of the economic principle of efficiency. It provides a novel approach of assessing the efficiency of SCM implementation in an analytic way, thus guiding managers in their strategic decision-making regarding the input-output ratio of SCM. Simultaneously, our study adds to SCM theory by conceptualizing strategic SCM as an input-output system with varying transformation efficiencies.
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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 | 0,013 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle