MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3009869149 · doi:10.1002/sres.2674

A Systems Thinking Analysis of the Supply Chain Social Responsibility Literature

2020· article· en· W3009869149 sur OpenAlexaff
Mohamed Basta, James Lapalme, Marc Paquet

Notice bibliographique

RevueSystems Research and Behavioral Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueComplex Systems and Decision Making
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReductionismSociologyEmancipationCorporate social responsibilityEpistemologySystems thinkingPluralism (philosophy)Supply chainSustainabilitySocial responsibilitySystems theoryPerspective (graphical)BusinessPublic relationsPolitical scienceComputer scienceMarketingEcologyPhilosophyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Given its material impact on bottom lines, social responsibility became essential to supply chain sustainability strategies. The authors of this paper reviewed the relevant literature and discovered its reliance on approaches like corporate social responsibility and its marginalization of systems thinking. This situation undermines the contributions of this literature, as it could be reductionist from a systemic perspective. Reductionism limits solutions to suboptimizations incapable of achieving multifinal and holistic outcomes. To assess this literature, the authors conducted a mapping study to analyse its distribution over four systemic paradigms: functionalism, interpretivism, emancipation, and postmodernism. The results showed that it clustered unevenly around these paradigms and lacked pluralism in perspective. This paper is significant as it revealed the innate inability of most of the supply chain social responsibility literature in offering creative and holistic solutions. Therefore, this literature can only resolve some social responsibility factors allowing the persistence and resurfacing of social responsibility messes.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0090,007
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,397
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,126 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSystems Research and Behavioral ScienceMême sujetComplex Systems and Decision MakingTravaux en français237 207