MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2898619748 · doi:10.5267/j.uscm.2018.10.010

The contribution of strategic management accounting in supply chain outcomes and logistic firm profitability

2018· article· en· W2898619748 sur OpenAlexvenueno aff
Caturida Meiwanto Doktoralina, Apollo Apollo

Notice bibliographique

RevueUncertain Supply Chain Management · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueOperations Management Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProfitability indexBusinessAccountingSupply chain managementManagement accountingSupply chainIndustrial organizationFinanceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the current decade, with an increase in e-commerce, the logistics activities have grown rapidly. However, the logistics industry of the Malaysian country is declining, as the ranking of this industry has shown downfall continuously during the past few years. The decrease in logistics industry performance reduces the contribution in a Gross Domestic Product (GDP). Therefore, to address this issue, the primary objective of this study was to examine the role of strategic management accounting practices to enhance the profitability of the Malaysian logistics firms. Questionnaires were adopted to collect the primary data and they were distributed among the employees of the logistics companies. All the questionnaires were distributed through area cluster sampling technique. Partial least square (PLS) structural equation modelling (SEM) was used to analyze the collected data. The results indicate that strategic management accounting practices had a significant positive relationship with supply chain outcomes and supply chain outcomes had a significant positive relationship with the profitability of the logistics companies. Finally, this is one of the pioneer studies, which examined the impact of strategic management accounting practices on the outcome of the logistics firms.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,290 · 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'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

Citations40
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUncertain Supply Chain ManagementMême sujetOperations Management TechniquesTravaux en français237 207