Exploring supply chain business bullying of small and medium-sized business suppliers by dominant buyers in the apparel retail sector in Gauteng
Notice bibliographique
Résumé
Background: Issues relating to dominant behaviour and bullying practices in supply chains are mostly not reported. Some evidence exists of unfair business practices in the apparel retail sector, but the extent and nature of such practices in South Africa, as well as the business implications for small and medium-sized enterprises (SMEs), have not been researched. The reason could be the sensitive nature of these issues and possible adverse implications for the SMEs supplying apparel to the retailers in Gauteng. Aim: The primary research objective is to determine the incidence and type of supply chain dominance experienced by SMEs in the retail apparel sector in Gauteng, as well as the business implications of such dominant behaviour and how SMEs cope with it. Setting: The setting for this study was the business premises of SME apparel suppliers in Gauteng. Methods: Qualitative semi-structured in-depth interviews were conducted with seven SMEs that were apparel suppliers to the large retailers in Gauteng, to obtain the supplier perspective. Results: Six of the seven SMEs had experienced some form of bullying behaviour by large retailers in the apparel sector, such as late payments and long payment terms. For some of these SMEs, it had serious financial implications. Meaningful insight is provided into this supplier–buyer relationship between SMEs and large retailers in the apparel sector in Gauteng. Conclusion: This is the first study in South Africa investigating supply chain dominance, in particular supply chain bullying of SME suppliers through unfair business practices by dominant buyers in the apparel sector.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».