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Enregistrement W3144925978 · doi:10.5267/j.uscm.2021.2.005

The factors influencing modeling of collaborative performance supply chain: A review on fresh produce

2021· review· en· W3144925978 sur OpenAlexvenueno aff
Edi Susanto, Norfaridatul Akmaliah Othman

Notice bibliographique

RevueUncertain Supply Chain Management · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueQuality and Supply Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupply chainUSableKnowledge managementInformation flowBusinessProcess managementSustainabilityProduct (mathematics)Supply chain managementSocial network analysisComputer scienceMarketingSocial media

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,857
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,246 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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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