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Enregistrement W2999292726 · doi:10.1108/scm-03-2019-0130

Supply chain risks: findings from Brazilian slaughterhouses

2019· article· en· W2999292726 sur OpenAlexaff
Fabrício Pini Rosales, Pedro Carlos Oprime, Annie Royer, Mário Otávio Batalha

Notice bibliographique

RevueSupply Chain Management An International Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSupply Chain Resilience and Risk Management
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupply chainBusinessSupply chain risk managementQuality (philosophy)Supply chain managementDatabase transactionIndustrial organizationRisk managementTransaction costValue (mathematics)MarketingRisk analysis (engineering)Operations managementService managementComputer scienceEconomicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to identify the risks to which agrifood supply chains are exposed and to analyze how these risks impact the degree of coordination of the chain. Design/methodology/approach The present investigation was executed in two steps. Initially, a literature review and interviews with slaughterhouse managers were carried out to identify the main risks to which agrifood supply chains are exposed. The second step consisted of a survey involving 66 Brazilian slaughterhouses to identify how the perception of risks influences the degree of coordination in the examined chains. Findings The study revealed that risks, transaction costs and creation of collaborative advantages are determining factors in defining the degree of coordination in the analyzed agrifood supply chains. Practical implications The results allow slaughterhouse managers to more easily recognize the risks to which the supply chains are exposed and evaluate in more detail strategies for relationships with their suppliers. These strategies may be able to avoid conflict and create value for the supplier by stimulating longer relationships and facilitating animal purchase transactions for slaughter. This can lead to quality improvements, lower costs and reduced risk. Originality/value Studies of risks in agrifood supply chains are rare in comparison with those developed in other sectors. The present investigation is innovative in identifying the main risks specific to agrifood supply chains and associating those risks with a degree of coordination that minimizes them.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations22
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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