MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4297970689 · doi:10.1561/0200000016

Competition and Cooperative Bargaining Models in Supply Chains

2012· article· en· W4297970689 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueFoundations and Trends® in Technology Information and Operations Management · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMerger and Competition Analysis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetition (biology)Supply chainEconomicsIndustrial organizationMicroeconomicsBusinessBiologyEcologyMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the last two decades or so, a significant emphasis of the research literature in operations management has been on the strategic interaction of firms in a supply chain. Individual firms in supply chains make decisions on multiple levers such as capacity, inventory and price, to name a few, that have consequences for the entire supply chain. In modeling strategic interactions, the operations literature has followed the large literature in industrial organization and economics. Competition between firms in a supply chain has largely been modeled using noncooperative game theory and the associated concepts of equilibrium that predict the outcomes. There are a few key differences between the industrial organization literature and the research in operations management. First of all, the operations literature looks more at operational variables, such as capacity and inventory, as a response to various sources of process uncertainty that any firm faces. The preferences of individual customers, their valuations and the construction of the specific form of the uncertainty is less of a concern (although more recent literature emphasize this). Second, the findings in the operations literature usually have the objective of improving individual firms’ (and supply chains’) profits and operational efficiencies rather than one of dictating economic policy. Third, although non-cooperative models are the norm, there is also an underlying emphasis in the operations literature on cooperation between firms in a supply chain to improve the overall profit of the supply chain. This is probably because, unlike the levers traditionally studied in economics, many operational variables in a supply chain are often jointly decided between firms. The goal of this review taps on this last sentiment. We provide an overview of some of the basic multi-firm models studied in supply chain management. We look at how the literature uses non-cooperative game theory to analyze these models. We then look at how some of these models can be analyzed using a cooperative bargaining framework. We compare the modeling tools and the insights one obtains by taking this twofold approach. This process also allows us to discuss a few topics of interest such as the relative channel power of a firm, the relative merits of using a non-cooperative game versus cooperative bargaining to model a supply chain setting, etc. Finally, we conclude this review by exploring some issues that remain unresolved and are topics for future research.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,898
Score d'incertitude au seuil0,451

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,215 · 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