Supplier selection in the aftermath of a supply disruption and guilt: Once bitten, twice (not so) shy
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The supply management literature assumes that supplier selection is devoid of emotions and unaffected by the history and experience associated with a previously‐selected supplier. In this paper, we relax these assumptions. Specifically, we consider the following sourcing opportunity: a sourcing professional had (alternatively, had not) recommended a critical‐component supplier that originated an avoidable (alternatively, unavoidable) supply disruption (aka, the “disrupted supplier”). In the aftermath of this supply disruption, the sourcing professional is asked to recommend a supplier for a new‐to‐beoutsourced critical component (i.e., one unrelated to the component whose flow was interrupted), taking into consideration the influence of guilt as an emotional reaction to the supply disruption. Analyses of data from 286 sourcing professionals participating in a scenario‐based, roleplaying experiment reveal that sourcing professionals experience higher levels of guilt when (a) they (versus their predecessor) had been responsible for selecting a disrupted supplier and (b) they deem the supply disruption to be controllable (versus uncontrollable) by the disrupted supplier. Guilt‐laden sourcing professionals are then more likely to recommend a riskier albeit more advantageous supplier for a new‐to‐be‐outsourced critical component. Our results provide the first evidence that prior supplier selection decisions gone awry influence future supplier selection decisions through the emotion of guilt. Moreover, they demonstrate that supply disruptions in one context have carryover effects on future sourcing decisions in unrelated contexts—an insight that is absent from the literature on supply disruptions.
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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 | 0,004 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».