Collaborative mechanisms for sustainability-oriented supply chain initiatives: state of the art, role assessment and research opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Whether from government policies, customer expectations or personal beliefs, there is increasing pressure on firms and their supply chains to adopt sustainable practices. Manufacturing companies are particularly targeted, for example, to reduce CO2 emissions, offer sustainable products, etc. Research in this field has significantly increased in recent years. Most research states the importance of collaboration with upstream and downstream entities as a critical success factor when aiming for a sustainable supply chain and proposes various collaborative mechanisms (CMs) to enable firms in the implementation of a sustainability-oriented initiative. The goal of this paper is to investigate the role of collaboration in these initiatives and explore the proposed CMs via a systematic literature review method. A total of 404 articles were reviewed and the multitude of CMs proposed in the literature were classified into seven categories: relationship management, contractual and economic practices, joint practices, technological and information sharing practices, governance practices, assessment practices, and supply chain design. This systematic mapping of the field provides an in-depth view of the current state of research as well as research gaps. It also intends to help practitioners by highlighting the role played by these mechanisms in four phases of sustainable supply chain deployment.
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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 | 0,035 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,018 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».