Jumping the Chain: How Downstream Manufacturers Engage with Deep Suppliers of Conflict Minerals
Notice bibliographique
Résumé
Global manufacturing firms are engaging distant suppliers of critical raw materials to participate in responsible sourcing. Downstream firms are concerned about risks in mineral supply chains of violent conflict, human rights violations, and poor governance, but they are limited in seeing their suppliers. Descriptive data on 323 smelters and refiners of tantalum, tin, tungsten, and gold (the “conflict minerals”) were complemented by interviews with downstream firms in the electronics industry. Results provided a narrative of supplier engagement, describing tactics used to identify “deep suppliers” at chokepoints in metals supply and to persuade producers into joining due diligence programs. Top-tier firms collaborate through a standards program to overcame barriers of geography and cultural distance in supply chain management beyond the visible horizon. Curiously, manufacturers do not need line-of-sight transparency to lower-tier suppliers. Rather, top-tier firms are “jumping the chain” to engage directly with “deep suppliers” who may—or may not—be their own actual physical suppliers. The research contributes empirical evidence to understanding multi-tier supply chains, examines how power is exercised by top-tier firms managing suppliers, and provides insights on supply chain transparency. Responsible sourcing, based on due diligence guidance and standards, is becoming expected of companies that are involved in supply chains of raw materials.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».