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Enregistrement W2823168805 · doi:10.5465/ambpp.2018.14768symposium

Not For-Profit Focal Firms in Supply Chain Management: Future Research Directions

2018· article· en· W2823168805 sur OpenAlexaboutno aff
Kevin Dooley, Jury Gualandris, David G. Hyatt, Jonathan L. Johnson, Robert D. Klassen, Annachiara Longoni, Davide Luzzini, Mark Pagell

Notice bibliographique

RevueAcademy of Management Proceedings · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOutsourcing and Supply Chain Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfitability indexSupply chainBusinessProfit (economics)ManagementMarketingEconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This symposium examines supply chain management strategy, practices and structures adopted by focal actors in the network not motivated primarily by profit. The potential focal actors might include: NGOs, social ventures, B-corporations and other organizations for whom profitability matters but it is not the primary goal as well as regulators and other governmental actors, co-ops and other collectives, communities and natural systems where for-profit ventures operate. The main aim of this symposium is to discuss whether these organizations enact unique or presently unknown strategies and practices to achieve their goals or adopt traditional supply chain management approaches. Configuring Supply Networks for International Non-governmental Organizations Presenter: Jury Gualandris; Ivey Business School Presenter: Robert D Klassen; U. of Western Ontario Social Impact Supply Chain Management Presenter: Madeleine Pullman; Portland State U. Presenter: Annachiara Longoni; ESADE Business School Presenter: Davide Luzzini; EADA Business School The Role of Social Capital in Cross-Sector Supply Chains Presenter: Jonathan Johnson; U. of Arkansas Presenter: Kevin Dooley; Arizona State U. Presenter: David Graham Hyatt; U. of Arkansas

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,743
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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