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Enregistrement W3163232041 · doi:10.1108/scm-06-2020-0238

Used vehicle global supply chains: perspectives on a direct-import model

2021· article· en· W3163232041 sur OpenAlexaff
Yangyan Shi, Tiru Arthanari, V. G. Venkatesh, Samsul Islam, Venkatesh Mani

Notice bibliographique

RevueSupply Chain Management An International Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOriginalitySupply chainBusinessSupply networkSupply chain managementMarketingProcess managementExploratory researchValue (mathematics)Industrial organizationQualitative researchKnowledge managementComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This study aims to provide a comprehensive understanding of the supply chain (SC) operations of importing used vehicles into New Zealand and how such SCs affect business practices and performance. Design/methodology/approach The study uses an exploratory qualitative semi-structured interview approach to interview the different stakeholders involved in the global used vehicle SC. Findings The research identifies the overall network structure of the used import vehicle SC from Japan to New Zealand and characterises key aspects of its operations and network connections. This paper finds that Japanese buying agents have integrated increasing numbers of services to provide a trouble-free trading platform, which has created a direct-import model for used vehicle companies in New Zealand. Practical implications The findings and recommendations are useful in designing and managing the used vehicle SC for all stakeholders and effective real-time management of uncertain factors. Originality/value The paper primarily analyses SC operations by researching the cooperation and coordination between SC components and networks, based on providing the flow of used vehicles from Japan to New Zealand. It constitutes a pioneering practice-perspective research paper in this domain.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,727
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,260
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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