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Enregistrement W2984519177 · doi:10.4018/978-1-5225-9570-0.ch003

Benchmarking Sustainability Performance of Suppliers Using ISO 14001 and Rough Set QFD-Based Approach

2019· book-chapter· en· W2984519177 sur OpenAlexaff
Ramneet Sidhu, Varun Arora

Notice bibliographique

RevueAdvances in logistics, operations, and management science book series · 2019
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBenchmarkingProcurementSupply chainQuality function deploymentSustainabilitySupply chain managementProduct (mathematics)Process managementManufacturing engineeringBusinessEngineeringSystems engineeringNew product developmentMarketingMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Supply chain management plays an important role in design, development, manufacturing, etc. and has key impact on company's overall environmental performance. Recently, green supply chain management has gained great interest from researchers and practitioners. Consideration has been given to consider environmental factors in entire supply chain starting from procurement, production, transportation, consumption, and post-disposal of products to make the whole product life cycle green. And those companies implementing ISO 14001 are controlling and minimizing risks not only internally but also externally with their suppliers. In this chapter, the authors are benchmarking sustainability performance of suppliers using ISO 14001 and rough set QFD. For this objective, firstly they identify the requirements for green supply chain planning on the basis of ISO 14001. Then, they evaluate the suppliers on the basis of these requirements using a QFD-based approach. To handle the uncertainties arising due to lack of or limited data, rough set theory is used. The results show that the proposed approach can effectively handle imprecise information and facilitates selection of green supply chain initiatives in a structured way.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,791
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0010,006
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,230 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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