Drug recall management and channel coordination under stochastic product defect severity: a game-Theoretic analytical study
Notice bibliographique
Résumé
This paper analytically explores drug recall programmes in the pharmaceutical industry by considering the product defect severity as a source of uncertainty. Under the Stackelberg game model, a pharma-manufacturer outsources the drug recall management and pays collecting fees to a third party logistics provider (3PL) for collecting the defective medications. On the other side, the 3PL provides incentives to customers to facilitate product recall. In this research, we first analytically show the negative effect of lack of coordination between the pharma-manufacturer and 3PL. Then, a new coordination model, namely collecting fee agreement is proposed under which the pharma-manufacturer aims to motivate the 3PL to collect more defective medications. This research also analytically explores the effect of orchestrating the collecting fees and incentives under stochastic product defect severity. Finally, a Nash-bargaining game model is proposed to share the profits between the pharma-manufacturer and 3PL under the collecting fee agreement. Both analytical and numerical results reveal that the collecting fee agreement not only increases the collection rate of defective items and protects the patients from unsafe products, but also simultaneously improves the performances of whole pharmaceutical supply chain and its members while reducing the governmental penalties imposed on the pharma-manufacturer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».