The resurgence of nationalism and its implications for supply chain risk management
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper examines nationalism as a driver of political risk and how it can lead to supply chain disruptions for foreign multinational enterprises (MNEs). Design/methodology/approach Conceptual research based on a review of the literature on nationalism and supply chain risk management. Findings This research unveils how economic nationalism could engender supply chain disruptions via discriminatory practices toward all foreign MNEs and how national animosity may generate additional risks for the MNEs of nations in conflict with one another. These discriminatory practices include an array of host government and grassroots actions targeting foreign MNEs. While economic nationalism and national animosity emanate from within a host country, they may stimulate geopolitical crises outside the host country and thereby affect the international supply chains of foreign MNEs. Research limitations/implications This research lays the foundation for analytical and empirical researchers to integrate key elements of nationalism into their studies and recommends propositions and datasets to study these notions. Practical implications This study shows the implications that nationalist drivers of supply chain disruptions have for foreign MNEs and thus can help managers to proactively mitigate such disruptions. Originality/value This study reveals the importance of integrating notions of national identity and national history in supply chain research, since they play a key role in the emergence of policies and events responsible for supply chain 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 | 0,006 | 0,009 |
| 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 | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».