Strategies to Manage the Impacts of the COVID-19 Pandemic in the Supply Chain: Implications for Improving Economic and Social Sustainability
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to identify the negative impacts of the COVID-19 outbreak on supply chains and propose strategies to deal with the impacts in the context of the readymade garment (RMG) industry supply chain of an emerging economy: Bangladesh. To achieve the aims, a methodological framework is proposed through a literature review, expert inputs, and a decision-aid tool, namely the grey-based digraph-matrix method. A total of 10 types of negative impacts and 22 strategic measures to tackle the impacts were identified based on the literature review and expert inputs. Then, the grey-based digraph-matrix was applied for modeling the strategic measures based on their influence to deal with the impacts. Findings reveal that the strategies “manufacturing flexibility”, “diversify the source of supply”, and “develop backup suppliers” have significant positive consequences for managing the impacts of the COVID-19 pandemic in the RMG supply chain. The findings help industrial managers recover from supply chain disruptions by identifying and classifying the impacts and strategies required to manage the major supply chain disturbances caused by the COVID-19 pandemic. As a theoretical contribution, this study is one of few initial attempts to evaluate the impacts of the COVID-19 outbreak and the strategies to deal with the impacts in the supply chain context.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».