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Enregistrement W3124088161 · doi:10.1287/mnsc.2016.2632

The Impact of Supply Chains on Firm-Level Productivity

2017· article· en· W3124088161 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueManagement Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSupply Chain and Inventory Management
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProductivitySupply chainBusinessIndustrial organizationUpstream (networking)Asset (computer security)PortfolioSample (material)MicroeconomicsEconomicsMarketingComputer scienceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Firms in a vertical relationship are likely to affect each other’s productivity. Exactly how does productivity spill over across this type of relationship (i.e., through which mechanisms)? Additionally, how does the relative importance of these mechanisms depend on the structure of the supply chain? To answer these questions, we decompose the channels of upstream productivity spillovers—from customers to suppliers—by developing a structural econometric model on a sample of approximately 22,500 supply chain dyads. We find that the “endogenous channel” (i.e., the effect of the customer’s own productivity on the supplier’s productivity) is by far the most important source of spillovers. This is especially true if (i) the supplier has a concentrated customer base, (ii) the supplier and the customer have similar operational characteristics, and (iii) the relationship has medium maturity. In the converse scenarios, we find, it is more important to have a partner with a portfolio of favorable “contextual” characteristics (high inventory turnover, financial liquidity, and asset turnover) than to have a productive partner. The online appendix is available at https://doi.org/10.1287/mnsc.2016.2632 . This paper was accepted by Serguei Netessine, operations 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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,796
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,243 · 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