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Enregistrement W3126701592 · doi:10.1002/mcda.1736

Analysis of some incentives on two‐echelon reverse supply chain with a strategic consumer: The case of unwanted medications in households

2021· article· en· W3126701592 sur OpenAlexaff
Iside Rita Laganà, Somayeh Sharifi, Mehrnoosh Khademi, Mehdi Salimi, Массимилиано Феррара

Notice bibliographique

RevueJournal of Multi-Criteria Decision Analysis · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStackelberg competitionSupply chainNoveltyIncentiveBusinessMarketingGame theoryPerspective (graphical)Reverse logisticsIndustrial organizationMicroeconomicsAdvertisingEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this article, there is established a reverse logistics (RL) system to collect unwanted medications (UMs) in households. A reverse supply chain (RSC) is proposed in a decentralized state including manufacturer, and retailer involving a strategic consumer. The novelty of this article is that the model is investigated from the consumer's perspective, whereas in the previous studies, the proposed models were from other upstream members' perspectives such as manufacturer and retailer. Furthermore, inducement and advertising strategies are proposed for stimulating consumers to engage more in an RSC. To analyse the effect of these two strategies, the three‐person RSC game‐theoretical approach is used. A three‐person supply chain consists of a pharmaceutical manufacturer and a retailer who will interact with a strategic consumer in several non‐cooperative Stackelberg games. Three Stackelberg games are established and, each member takes a turn as a leadership role and the other two players assume the role of the follower.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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