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Enregistrement W3175077554 · doi:10.5267/j.uscm.2021.4.009

The influence of supply chain management on competitive advantage and company performance

2021· article· en· W3175077554 sur OpenAlexvenueno aff
Maun Jamaludin

Notice bibliographique

RevueUncertain Supply Chain Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Optimization Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetitive advantageCompetitor analysisBusinessSupply chain managementSupply chainCompetition (biology)Industrial organizationCustomer satisfactionMarketingOrder (exchange)Finance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

At present, the condition of competition in a network is very tight due to rapid technological changes, economic and political stability in Indonesia which is experiencing uncertainty, and the large number of foreign investors entering, as well as new competitors. Companies themselves are required to always innovate in today's increasingly modern era. This competition must be able to create a good network in order to create competitive advantage and company performance in the formation of good Supply Chain Management. This study aims to determine the effect of supply chain management on competitive advantage and company performance. This study will examine supply chain management on competitive advantage and company performance in Small and Medium Enterprises (SMEs) in Bandung City, West Java. In this study, there are several differences from previous research, namely the indicators that will be used in this study. Namely, the measured supply chain management variables are indicators of technology use, supply chain speed, customer satisfaction, supply chain integration and inventory management. The variables of competitive advantage that are measured are the indicators of Price, Quality, and Time to market, and sales growth. Meanwhile, the measured company performance variables are indicators of financial performance and operational performance. The analytical method used in testing the hypothesis is to use Structural Equation Modeling (SEM) with the help of AMOS software version 20. Respondents in this study were 150 respondents in Small and Medium Enterprises (SMEs) in Bandung, West Java. The results of this study indicate that supply chain management has a positive and significant effect on the company's competitive advantage. Competitive advantage has a positive and significant effect on company performance. Supply chain management has a positive and significant effect on company performance. Supply chain management has a positive and significant effect on company performance through competitive advantage.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,220
Écart entre enseignants0,212 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations40
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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