A hybrid multi‐criteria decision‐making approach to evaluate interrelationships and impacts of supply chain performance factors on pharmaceutical industry
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pharmaceutical Supply Chain (PSC) plays a critical role in the healthcare sector. This study identifies, validates, and prioritises the factors that play a crucial role in PSC performance, adopting a threefold approach. In the first stage performance, indicators were identified through an extensive review of the literature. With the help of expert opinion, the identified factors were validated and then categorised based on technological—organisational—environmental (TOE) and supply chain (SC) theories to propose a framework. The Pakistani Pharmaceutical sector firms were selected to investigate the cause and effect relationship among the factors, their interdependencies, and impact on overall PSC performance. This investigation was supported by a novel integrated analytic model composed of best worst method (BWM), decision‐making trial and evaluation laboratory (DEMATEL), and analytical network process (ANP) methods. The results indicate that ‘human resource skills, competencies, and involvement’, ‘process improvement and healthcare reform, and manufacturing’, and ‘distribution and inventory management’ are the top three factors that have a high impact on the overall PSC performance. This study outcome help inform decision‐makers and managers in the healthcare sector in formulating strategies to improve their SC performance.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle