A complex systems model for transformative supply chains in emerging markets
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Corporations operating global value chains must grapple with a multiplicity of ethical and practical considerations, most notably when value chains extend to emerging markets. Such contexts involve interactions with diverse stakeholders who possess the ability to impact supply chain performance, but who also bring conflicting needs, values and interests. The purpose of this paper is to outline a transformative model of supply chain fairness, arguing that adopting plural fairness principles and practices generates a higher fairness equilibrium which includes all affected stakeholders in the production of fairness outcomes, with consequent positive organizational and system level impacts. Design/methodology/approach Through a philosophically informed overview of the literature on organizational fairness, the paper applies fairness to the management of supplier relations to identify the institutional features of ethically sustainable supply chains. The proposed conceptual model uses a complex adaptive systems approach (CADs), supplemented by describing the contribution of fairness norms and practices. Findings This paper argues that a transformative approach to supply chain fairness can suggest new structures for interaction between firms, stakeholders, mediating institutions and governments. Originality/value Emerging market supply chains are facing significant changes. Adopting a complex adaptive systems perspective upon stakeholder relationships, this paper offers insights from the theoretical literature on fairness, and proposes a normative model of supply chain fairness which accounts for both the normative and empirical aspects of relational complexity.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».