Notice bibliographique
Résumé
Abstract Over the past decade, electronic commerce (e‐commerce) has started to revolutionize business processes and transactions. The emergence of user‐friendly browsers for the World Wide Web (WWW), and consequently the increased viability and usage of the Internet, has influenced top executives to initiate business‐to‐business (B2B) e‐commerce and supply chain management (SCM) technology solutions. One aspect of e‐business and SCM is electronic procurement (e‐procurement) that currently entails purchasing items and services through the Internet. Substantial cost savings may easily be realized in both the public sector (government entities and public schools) and the private sector (hospitals and nonprofit organizations). E‐procurement continues to evolve quickly as enterprise resource planning (ERP) vendors either partner with software procurement specialists or develop new procurement modules for the already existing ERP software. Today's e‐procurement solutions are replacing electronic data interchange (EDI) and closing the gap on division of purchasing. Indirect and direct procurement are slowly becoming a single entity therefore causing operating resource management (ORM) as well as maintenance, repair, and operations (MRO) purchasing processes to merge. The evolution of technology has allowed procurement to be a straight‐through process from the time a person browses a catalog until the invoice is paid and all information is stored for future use. This core of this chapter will focus on the strategic aspects of electronic procurement from a management viewpoint. It will concentrate on business‐to‐business purchasing, the e‐procurement decision, and the benefits and challenges of an e‐procurement solution. It touches on some of the technical detail and difficulties in e‐procurement but is not a “deep technical” document on choosing or implementing e‐procurement solutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,008 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».