The role of blockchain in reducing the impact of barriers to humanitarian supply chain management
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The objective of this study is to investigate the role of blockchain in reducing the impact of barriers to humanitarian supply chain management (HSCM) using a list of blockchain benefits. Design/methodology/approach A decision aid was used to explore the suitability of blockchain in humanitarian supply chains. To achieve that, first, a list of barriers to HSCM was identified. Then, the intuitionistic fuzzy decision-making trial and evaluation laboratory (IF–DEMATEL) method was utilized to determine the relationships and the level of interdependencies among the criteria. Finally, the intuitionistic fuzzyanalytic network process (IF–ANP) technique was employed, as it successfully handles dependencies among the criteria. Findings The findings of this study suggest that interorganizational barriers are the most suitable ones, the impacts of which blockchain may alleviate. This study further suggests that trust turned out to be the most significant benefit criterion for the analysis. Research limitations/implications The readers should construe the findings of this study with caution since it was carried out using the data collected from the experts of a particular country. Moreover, the proposed decision aid contemplates a limited set of criteria to assess a possible role of blockchain in overcoming the barriers to HSCM. Practical implications The findings of this study can assist humanitarian supply chain managers to make more judicious assessments on whether they implement the blockchain in humanitarian supply chain operations. Specifically, this research may help decision makers to identify the certain barriers, the impact of which may be reduced by using the blockchain. The findings of this research will also help various decision makers make more rational decisions and allocate their resources more effectively. Originality/value To the best of authors’ knowledge, no single study exists to investigate the role of blockchain in reducing the impact of barriers to HSCM using an intuitionistic fuzzy multi-criteria decision-making approach.
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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 | 0,007 | 0,022 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».