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Enregistrement W3116909135 · doi:10.5267/j.ijdns.2020.11.003

The effect of supply chain practices on retailer performance with information technology as moderating variable

2020· article· en· W3116909135 sur OpenAlexvenueno aff
Zeplin Jiwa Husada Tarigan, Juan Alexander Jiputra, Hotlan Siagian

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Data and Network Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSMEs Development and Digital Marketing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessSupply chainSupply chain managementInformation technologyMarketingIndustrial organizationModerationComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Today, the retail industry has been overgrowing in offering various products to its customers. The retailer needs excellent support from the supplier to replenish the requirement based on the demand. This support can be achieved by using a secure and fast information system. Retailers, suppliers, and customers should be integrated using information technology and also practicing supply chain management for the benefit of all parties. This study examined the influence of supply chain practices on retailer performance and moderated by information technology. The study has surveyed eighty-six (86) retailer, using a questionnaire, domiciled in the city of Surabaya, Indonesia. Data analysis used SPSS software version 25 to examine the hypothesis. The results showed that supply chain practices had a direct impact on retailer performance; secondly, information technology moderated the effect of supply chain management practices on retailer performance with an increase of 14.70%. Finally, information technology had an impact on increasing retailer performance. This research has an impact on modern retailers to keep adjusting their business with the use of information technology. This finding also contributes to the current research in supply chain management.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,283 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations22
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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