Blockchain technologies as enablers of supply chain mapping for sustainable supply chains
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The advent of blockchain technologies is transmuting the way conventional supply chains are being managed. Due to the complexity of dealing with many actors involved in the supply chain networks, contemporary supply chains have limited visibility, transparency, and accountability. Likewise, supply chains are increasingly facing the challenge of integration and sustainability. In this vein, blockchain technologies can play a groundbreaking role in improving the traceability, accountability, and sustainability of complex supply chain networks. The present study examines the instrumentality of blockchain technologies in enabling supply chain mapping and supply chain integration. The study also tests the direct impact of blockchain technologies on supply chain sustainability. Data are collected from 132 Malaysian Electrical and Electronics firms using a close‐ended questionnaire. The study employs Partial Least Squares‐Structural Equation Modelling (PLS‐SEM) and Partial Least Squares‐Multi Group Analysis (PLS‐MGA) for analyzing the hypothesized relationships. The results show that blockchain technologies do not have a direct impact on supply chain sustainability. Nevertheless, this finding reveals a robust indirect effect of BT, through SC integration and SC mapping, on the SC sustainability. The study's findings imply that the notion of the sustainable supply chain can be significantly attained by mapping upstream, midstream, and downstream supply chains. The well‐mapped supply chain can further improve supply chain sustainability. The findings of the study also suggest the adoption of blockchain technologies as a broad‐based strategy to attain multi‐tier goals, for example, supply chain mapping, sustainability, and integration.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle