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Enregistrement W4200329507 · doi:10.1108/ijlm-03-2021-0157

Supply chain integration for middle-market firms: a qualitative investigation

2021· article· en· W4200329507 sur OpenAlexaff
Matthew A. Schwieterman, Manus Rungtusanatham, Thomas J. Goldsby, W.C. Benton, Martha C. Cooper, Esen Andiç-Mortan

Notice bibliographique

RevueThe International Journal of Logistics Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueQuality and Supply Management
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessSupply chainMarketingContext (archaeology)Middle managementIndustrial organizationSupply chain managementRevenueModerationOperationalizationContextualizationFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This research seeks to identify the motivations, means and outcomes of supply chain integration (SCI) among firms in the middle market (i.e. those with annual revenues between US$10m and US$1bn). These firms often interface with larger, more powerful firms in the supply chain – both suppliers and customers. Understanding how these firms are challenged and benefit from integrative mechanisms in supply chain relations can lead to better outcomes more often. Design/methodology/approach The research utilizes an online focus group methodology featuring 39 participants. The participants were able to interact in written form with a professional moderator, as well as each other, over the course of three days. Findings The research presents evidence that firms in the middle market adopt SCI as a response to pressure from customers and suppliers. These firms also view technology as a primary means of achieving integration. Despite their disadvantageous size position relative to larger customers and suppliers, firms in the middle market achieved positive outcomes from integration. Research limitations/implications Because of the specific context of middle-market firms, this research may lack generalizability. However, providing contextualization regarding firm size contributes specificity to the large number of studies detailing the challenges and benefits of SCI. Practical implications Managers of firms in the middle market should find value in this study as it explicates the possible benefits their firms may realize through integration with customers and suppliers. Moreover, this research outlines several of the possible means through which integration can be achieved. Further, managers in smaller and larger firms can better understand the motives and needs of middle-market companies with which they interact. Originality/value Despite voluminous literature on SCI, this paper provides context-specific findings by isolating the implications of SCI to firms in the middle market.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,007
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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