Supplier selection in the aftermath of a supply disruption and guilt: Once bitten, twice (not so) shy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle