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Enregistrement W3150290732 · doi:10.5267/j.uscm.2021.2.001

The role of green technology to investigate green supply chain management practice and firm performance

2021· article· en· W3150290732 sur OpenAlexvenueno aff
Zeni Rusmawati, Noorlailie Soewarno

Notice bibliographique

RevueUncertain Supply Chain Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLembaga Pengelola Dana Pendidikan
Mots-clésModerationContext (archaeology)Supply chain managementBusinessNonprobability samplingSupply chainSustainabilityMarketingEnvironmental economicsEconomicsPsychologySociologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the relationship between green supply chain management (GSCM) on the environment and green economic performance with the moderator prediction context, which is a very fundamental approach for developing stronger theories. The writers chose green technology as a unique moderator in the context of GSCM practices and performance. The purpose of this study is to determine the role of moderating effects of green technology in investigating the relationship between green supply chain management (GSCM) practices and firm performance (environmental and green economic performance). By employing survey methodology using a purposive sampling technique, the data collected from 96 respondents in various manufacturing firms. The hypotheses were tested through SEM-PLS using SmartPLS. The further results show that the results of hypothesis testing indicate that GSCM practices (GSCM) have a positive and significant effect on environmental performance (EP) and green economic performance (GEP). The study also found that the role of green technology as a moderating variable can strengthen the positive relationship between GSCM Practices and environmental performance. While the moderation effect of Green technology (GT) can weaken the positive relationship between GSCM Practices and green economic performance (GEP).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,005
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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