Blockchain technologies as enablers of supply chain mapping for sustainable supply chains
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.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».