An empirical study to identify and develop constructive model of e-supply chain risks based on Indian mechanical manufacturing industries
Notice bibliographique
Résumé
Management towards control of risk issues appeared as an important area in E-supply chain for researchers in the present fast growing market. Extensive research has been accomplished in this area, but still there are several risks and uncertainties. The present research aims to identify and consolidate various e-supply risk factors for developing a constructive measurement model. The study also assesses the influence of risk factors over e-supply chain operation in Indian mechanical industries. Thus, after a thorough research and detailed discussion, 38 Risks factors are identified through literature to prepare the questionnaire. A questionnaire based survey is carried out for collecting the primary data from 148 experts of mechanical manufacturing industries located in the national capital region of India. The research methodology is combined with descriptive statistics and factor analysis. SPSS 21 software tools is used for investigating the reliability and Amos Graphics 21 software is used for the fitment validation of the theoretical construct. The results suggest that all risk issues create significant negative influence e-supply chain process. The results also show negative effects of risks over e-supply chain performance. The current research outcome develops a stochastic model based on the e-supply chain risk factors used for reducing risks in esupply chain operation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».