The factors influencing modeling of collaborative performance supply chain: A review on fresh produce
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to identify and explore the success factors that influence the fresh product supply chain collaborative performance system (CPS) towards the flow of information among partners along the chain, and the supply chain relationships of all partners in it by identifying the role played by information structures at the planning level of supply chain collaboration, as well as providing policy insights to stakeholders in different countries to analyze applicable implementation. This research method uses a research approach by reviewing the previous literature that was selected deliberately during the last 10 years; journal papers, conferences, working papers, and Ph.D. thesis. Using three steps, the first step found 189 articles. The second step was to get 96 articles that match the topics raised. Finally, the third step, determined 39 articles selected as important topics focusing on fresh production areas and they were categorized and analyzed. This study is considered to be our best knowledge to examine the success factors influencing CPS in FPSC, such as; knowledge of the benefits of collaborative performance systems, reluctance to change, collaborative culture, trust, technology and information, social relations, environmental friendliness, and sustainability security and safety. The theoretical framework, was also developed incorporating the principles of supply chain network collaboration, taking into account the importance of business strategy and inter-organizational network theory, to strengthen the evidence for the relationship between the collaborative planning levels in usable information flow, at both the strategic, operational and tactical levels in the supply chain collaboration. The implication of this research is intended to examine the success factors that influence it, so that it can be developed and become the basis for improvement models that are still rarely applied in this field, from the influencing factors that exist in the collaboration structure.
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 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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».