Bibliometric and Text Analytics Approaches to Review COVID-19 Impacts on Supply Chains
Notice bibliographique
Résumé
The current COVID-19 pandemic has virtually disrupted supply chains worldwide. Thus, supply chain research has received significant attention. While the impacts have been immeasurable, organizations have realized the need to design strategies to overcome such unexpected events. Therefore, the supply chain research landscape has evolved to address the challenges during the pandemic. However, available literature surveys have not explored the power of text analytics. Hence, in this review, an analysis of the supply chain literature related to the impacts of COVID-19 is performed to identify the current research trends and future research avenues. To discover the frequent topics discussed in the literature, bibliometric analysis (i.e., keyword co-occurrence network) and text mining tools (i.e., N-gram analysis and topic modeling) are employed for the whole corpus and the top-three contributing journals (i.e., Sustainability, International Journal of Logistics Management, Operations Management Research). Moreover, text analytics (i.e., Term Frequency-Inverse Document Frequency: TF-IDF) is utilized to discover the distinctive topics in the corpus and per journals. A total of 574 papers published up to the first semester of 2022 were collected from the Scopus database to determine the research trends and opportunities. The keyword network identified four clusters considering the implementation of digitalization to achieve resilience and sustainability, the usage of additive manufacturing during the pandemic, the study of food supply chains, and the development of supply chain decision models to tackle the pandemic. Moreover, the segmented keyword network analysis and topic modeling were performed for the top three contributors. Although both analyses draw the research concentrations per journal, the keyword network tends to provide a more general scope, while the topic modeling gives more specific topics. Furthermore, TF-IDF scores unveiled topics rarely studied, such as the implications of the pandemic on plasma supply chains, cattle supply chains, and reshoring decisions, to mention a few. Additionally, it was observed how the different methodologies implemented allowed to complement the information provided by each method. Based on the findings, future research avenues are discussed. Therefore, this research will help supply chain practitioners and researchers to identify supply chain advancements, gaps in the literature and future research streams.
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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 | 0,009 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,146 | 0,168 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».