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Enregistrement W3211612096 · doi:10.5267/j.uscm.2021.9.007

The effect of risk on supply chain cooperation: Evidence from Vietnam agriculture

2021· article· en· W3211612096 sur OpenAlexvenueno aff
Quang Bach Tran, Thi Bich Thuy Nguyen, Thi Yen Nguyen, Van Hao Tran, Thi Xuan Loc Nguyen, Thi Cam Thuong Hoang

Notice bibliographique

RevueUncertain Supply Chain Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueQuality and Supply Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupply chainAgricultureBusinessStructural equation modelingDependency (UML)Supply chain risk managementCausal chainSupply chain managementWork (physics)Industrial organizationQuestionnaireRisk managementService managementMarketingFinanceComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study aims to test the impact of risk on supply chain cooperation in the agriculture sector in Vietnam. The research paper used the quantitative research method through analysing structural equation modelling (SEM), with a dataset of 518 observations. The survey subject is the experienced and knowledgeable manager in supply chain management in the agricultural sector. The result found that risk has impacted not only directly and negatively on the supply chain cooperation but also indirectly through intermediary factors, namely commitment and the participant's opportunistic behaviour. In addition, the study has also proved that in some cases, the participant's dependency mentality in work and opportunistic behaviour lead to the opposite impact of commitment on trust and level of supply chain cooperation in agriculture. Based on this result, the study also makes recommendations to enhance the effectiveness of the supply chain cooperation in the agricultural sector in Vietnam. The findings contributed to both theory and practice. It pointed out the impact of risk on the supply chain cooperation in the agricultural sector, as well as the mediating role of commitment and opportunistic behaviour in this relationship.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,424
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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