Linking knowledge development with sustainable supply chain performance: mediating effects of innovativeness, proactiveness and risk taking
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The current study provides new insights into the relationships between knowledge development (KD) and sustainable supply chain performance (SSCP) by exploring the mediating effects of entrepreneurial orientation (EO) in terms of innovativeness, proactiveness and risk taking. Design/methodology/approach Data were collected by questionnaire survey from 242 manufacturing organizations. Structural equation modeling (SEM) was used to test the hypotheses. Findings The results reveal that innovativeness and proactiveness have full mediating effects on the relationship between KD and SSCP. Though KD is negatively related to risk taking and has insignificant indirect effect on SSCP via risk taking, the mediating effect of risk taking remains moderate positive on the relationship between KD and SSCP. Research limitations/implications Given that the current study focuses on manufacturing sector, future research is needed for more comparative studies conducted in different sectors and cultural contexts. The negative link between KD and risk taking also warrants future investigation. Practical implications Organizations may reduce their level of risk taking due to the increase in KD. However, in order to enhance SSCP, risk taking is still needed as it mediates the relationship between KD and SSCP. Originality/value The mediating effects of innovativeness, proactiveness and risk taking on the relationship between KD and SSCP are unknown. Current study aims to address this gap.
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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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».