Outsourcing in supply chain: A bibliometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to conduct a bibliometric analysis to analyze trends and patterns of outsourcing and supply chain research results using statistical and co-word analysis. The search results in the Scopus database yielded 787 relevant documents with the keywords outsourcing and supply chain from 1997 to early 2022. The results of the bibliometric analysis resulted in the number of publications, citations, subject areas, country, keywords, and topic clusters. The trend of outsourcing and supply chain research tends to increase every year although it had a significant decline in 2011. The documents with the most citations are related to supplier selection using analytical network processes, optimization of outsourcing partners, and ICT in the supply chain. The four fields that dominate the research area are business management, engineering, decision science, and computer science. The United States of America is the most productive country with the most citations. There are four cluster topics formed: the importance of supply chain management in outsourcing in industry and ICT in company activities, the impact of supply chain on business performance and outsourcing decisions, logistics outsourcing decisions to third parties and their effectiveness, lastly the benefit costs of outsourcing and the implications for product management. This paper provides an additional updated overview of the outsourcing and supply chain research map.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,144 | 0,202 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».