THE EFFECT OF SUPPLIER SELECTION, SUPPLIER DEVELOPMENT AND INFORMATION SHARING ON SME’s BUSINESS PERFORMANCE IN SEDIBENG
Notice bibliographique
Résumé
In recent times, logistics and supply chain management (SCM) have become important sources of sustainable competitive advantage to firms. However, the roles of logistics and SCM are still influenced by the value chain approach. Consequently, there are factors that have not been given enough attention in the supply chain literature. Realising this issue, the study examines the influence of practices such as supplier selection, supplier development and information sharing on the SMEs business performances in the Sedibeng district. A quantitative research survey was conducted among 300 SME owners/ managers. SPSS 22.0 was used to analyse the data. AMOS 24.0 was used to perform confirmatory factor analysis. Structural path modelling (SEM) was conducted to assess the proposed model fit and to test the statistically significant relationship of the hypotheses. The results of the study show significant relationships amongst the practices: supplier selection, supplier development and information sharing to improve business performance within SMEs in the targeted FMCG industry. This study contributes to the body of knowledge by providing a research framework that can be adopted to enhance SMEs performance as well as providing practical recommendations based on the research findings for SMEs and for future research. Furthermore, as one of the first studies evaluating the influence of practices such as supplier selection, supplier development and information sharing on the SMEs business performances in the Sedibeng district, it has generated new insights and outlines strategic reasons for SME owners and managers to improve on their business relationships across the value chain. Key Words: Supplier selection, Information sharing, Supplier development, Business performance
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».