Corruption, gender inequality and logistics performance
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.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to develop and test theory-driven hypotheses on the influence of corruption and gender inequality on logistics performance. Design/methodology/approach This paper develops hypotheses based on a review of the literature and theory linking corruption, gender inequality and logistics performance. Testing the hypotheses draws on the following secondary data sources: the World Bank Logistics Performance Index, Transparency International’s Corruption Perceptions Index and the United Nations Development Programme Gender Inequality Index. Regression analysis is used to test the hypotheses. Findings A significant direct effect is evident between corruption perceptions and perceived logistics performance. Corruption is detrimental to logistics. Further, there is evidence of an indirect effect, via gender inequality. Gender inequality is also linked directly to lower logistics performance. Gross domestic product/capita enters the analysis as a control variable. Research limitations/implications While the analysis uses secondary data, sources are credible and their methods – while not perfect – are logical and appear to be reasonable. It is possible that excluded variables could further explain the relationships under study. This implies future research opportunities, perhaps involving case studies of specific nations. Practical implications The results should inspire businesses, non-governmental organizations and governments to invest in, aid, advocate for and legislate toward greater gender equality – and against corruption. Logistics educators have an important role in disseminating this message. Social implications Gender inequality and corruption are current, global social issues. Moving forward toward equality and away from corruption are the right moves. Such moves appear to also yield better logistics. Originality/value This paper is among the first linking corruption and gender inequality to logistics performance. It shows how social issues impact logistics performance at a national level.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle