MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3004193764 · doi:10.5267/j.uscm.2020.1.001

Nonlinear impact of supply chain finance on the performance of seafood firms: A case study from Vietnam

2020· article· en· W3004193764 sur OpenAlexvenueno aff
Thu-Trang Thi Doan, Toan Ngoc Bui

Notice bibliographique

RevueUncertain Supply Chain Management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueWorking Capital and Financial Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupply chainBusinessNonlinear systemChain (unit)Industrial organizationFinanceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Supply chain finance has become an interesting research topic which attracts lots of attention from scholars recently, particularly after the global financial crisis.However, only few studies have examined the causal relationship between supply chain finance and firm performance.More specially, there is a big research gap when almost none of existing research has analysed the nonlinear impact of supply chain finance on firm performance.With this aim, this paper succeeds in giving first empirical evidence on the U-shaped nonlinear relationship between supply chain finance and the performance of seafood firms in Vietnam.Specifically, a bad performance of supply chain finance (the increase in cash conversion cycle -CCC) causes a lower firm performance (FP).Nevertheless, if any decrease in firm performance reaches its minimum (CCC*), the restructuring of the firm will gradually improve it.In addition, firm performance is significantly influenced by controlled variables of firm-specific, firm size (SIZE) and capital structure (CAP), and macroeconomic, economic growth (EG), factors.The findings are valuable for the management as well as scholars in bringing a more comprehensive perspective on the causal relationship between supply chain finance and firm performance..

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeQualitatif
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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUncertain Supply Chain ManagementMême sujetWorking Capital and Financial PerformanceTravaux en français237 207