Enterprise Risk Management as a Strategic Governance Mechanism in B2B-Enabled Transnational Supply Chains
Notice bibliographique
Résumé
As organizations increasingly face the need to compete for market share by building highly integrated global supply chains, governance of these complex relationships becomes a major strategic challenge. Research reporting high failure rates for collaborative alliances with supply chain partners makes formation of global supply chains a high-risk venture. This study examines the influence of strategic enterprise risk management (ERM) processes on improving supply chain capability while mitigating risks. ERM has become a major strategic management focus, and researchers suggest this momentum arises from the need for governance mechanisms that counter the ineffectiveness of government intervention and cooperation in cross-border relationships. We survey 207 organizations on their perceptions of their own ERM processes and a specific supply chain partner's absorptive capacity, B2B e-commerce business risk, and the global business risk associated with that partner relationship. The results support theorized relationships positing that stronger ERM promotes higher levels of partner absorptive capacity, lower B2B risk, and lower associated global business risk. Results further show that associated global business risk is reduced through managing and controlling partner absorptive capacity and B2B risk. Additional analyses show that stronger ERM is associated with partners being from countries with cultural traits conducive to strong supply chain performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».