Transparency for Multi-Tier Sustainable Supply Chain Management: A Case Study of a Multi-tier Transparency Approach for SSCM in the Automotive Industry
Notice bibliographique
Résumé
Sustainability in supply chain management (SSCM) has become established in both academia and increasingly in practice. As stakeholders continue to require focal companies (FCs) to take more responsibility for their entire supply chains (SCs), this has led to the development of multi-tier SSCM (MT-SSCM). Much extant research has focused on simple supply chains from certain industries. Recently, a comprehensive traceability for sustainability (TfS) framework has been proposed, which outlines how companies could achieve MT-SSCM through traceability. Our research builds on this and responds to calls for cases from the automotive industry by abductively analysing a multi-tier supply chain (MT-SC) transparency case study. This research analyses a raw material SC that is particularly renowned for sustainability problems—the cobalt supply chain for electric vehicles—and finds that the extant literature has oversimplified the operationalisation of transparency in MT-SSCM. We compare the supply chain maps of the MT-SC before and after an auditing and mapping project to demonstrate the transparency achieved. Our findings identify challenges to the operationalisation of SC transparency and we outline how FCs might set to increase MT-SC transparency for sustainability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».