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Enregistrement W4294636474 · doi:10.5267/j.uscm.2022.8.002

The effect of green supply chain on sustainability: Evidence from the pharmaceutical industry

2022· article· en· W4294636474 sur OpenAlexvenueno aff
Hasan Khaled Al-Awamleh, Mohammad Izzat Alhalalmeh, Zakarya Ahmad Alatyat, Shadi Saraireh, Iman Akour, Suleiman Alneimat, Farah faisal Alathamneh, Yasmen Sofyan Abu-Farha, Sulieman Ibraheem Shelash Al-Hawary

Notice bibliographique

RevueUncertain Supply Chain Management · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilitySupply chainBusinessSupply chain managementMarketingPurchasingSample (material)Distribution (mathematics)Consumption (sociology)Environmental economicsIndustrial organizationOperations managementEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study came with the aim of identifying the impact of the green supply chain on sustainability. This research targeted managers at the senior and middle levels of the Pharmaceutical Industry in Jordan, as they were formulating the company's strategies and determining its policies. A purposive sample consisting of 258 managers was selected. To gather the data needed for the analysis, a self-report questionnaire was used formulated electronically through Google Forms. AMOS software was used to examine the research hypotheses. The study concluded that there was an impact of the green supply chain with its dimensions (Eco-Design, Green Distribution, Green Purchasing, Green Manufacturing, and Green Reverse Logistics) on sustainability. Based on this result, the researcher recommends pharmaceutical companies in Jordan to take green initiatives and the trends towards implementing a green supply chain approach that reduces the consumption of non-renewable resources and waste, and to establish special laws and regulations in the company that oblige employees to apply the green approach in their practices within the work.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeObservationnel
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

Citations149
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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