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Enregistrement W2977858028 · doi:10.1108/jm2-12-2018-0224

Studying the sustainability of third party logistics growth using system dynamics

2019· article· en· W2977858028 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Modelling in Management · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetitive advantageBusinessPopulationIndustrial organizationSustainabilityCompetition (biology)Supply chainSystem dynamicsService (business)Service providerSustainable growth rateMarketingComputer scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose In this Industry 4.0 era, third-party logistics (3PL) industries face huge cost pressure to deliver their service. With increase in competition among the players, constant mergers and acquisitions (M&A) have been taking place to sustain competitive advantage. Therefore, this study aims to investigate the growth dynamics among the 3PL service providers. Design/methodology/approach In this research, the system dynamics methodology was applied to the study of the growth of 3PL industry in Singapore. A population growth model incorporating the predator–prey interaction is developed to account for growth through M&As among 3PLs and their interaction phenomenon are modeled through modified Lotka–Volterra method. The two-species system model consisting of small and medium logistics service providers (SMLSPs as the prey) and the lead logistics providers (LLPs as the predator) are gauged according to the firm size. Findings Results from the baseline model indicates that Singapore’s logistics industry looks very optimistic for SMLSPs for another 6 years from 2018, while the LLP population will achieve a peak at about 12 years from 2018. Further sensitivity analysis through macroeconomic and microeconomic changes reveals increase in trend of M&As. By varying competitive pressures between firms, results indicate that the LLP population experiences a decreasing rate of increasing SMLSP population falls. Research limitations/implications The research provides guidance for logistics and supply chain managers to better understand the critical factors that impact and determine competitive dynamics. The paper further recommends managers to build sustainable logistics strategies to retain competitive advantages. Originality/value The research contributes to both economic and social dimensions of logistics sustainability of how resilient the industries are during uncertain conditions. Some of the limitations of this research include the geographic coverage of the study region and other methodological aspects. The research value thus helps policymakers for developing strategic policies for sustainable industrial growth.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,582
Score d'incertitude au seuil0,863

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,206 · 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