Exploring shippers' motivations to adopt collaborative truck-sharing initiatives
Notice bibliographique
Résumé
Purpose A seaport is an essential part of a supply chain, but many ports experience truck shortages, creating pressure for port authorities from shippers who need more trucks that move cargo. This study explores and ranks the motives for adopting a truck-sharing concept (where shippers share the same truck for delivery) as a mechanism to improve transport capacity. Design/methodology/approach This study adopts a multi-method approach – both interviews and surveys. Interviews are first conducted with shippers to explore truck-sharing usage motives. Next, quantitative surveys of both shippers and carriers are conducted to rank those motives. Findings The study identifies five motives (operational efficiency goal, quick transport solution, sustainability policy, convenience-seeking behavior and secure transport process) for truck-sharing, four critical transport attributes (lower charges for freight, distance travelled, full capacity utilization and environmental recognition), four psychological consequences (monetary savings, greater safety, instant availability of trips and clarification of environmental values), and six core values (secure transport process, being careful of money, ease of doing business, sustainability, status in the community and recognition by customers of shippers). Research limitations/implications The qualitative results will help researchers better understand how usage motives influence shippers' willingness to share a truck for transport needs. The quantitative results are useful for ranking truck-sharing motives by their importance. Practical implications Based on the findings, managers of carriers can categorize shippers according to their specific needs and thereby customize promotions to attract more shippers. Originality/value The findings provide the first, exploratory insights into shippers' motives.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».