Manufacturer's Contexts, Supply Chain Risk Management, and Agility Performance
Notice bibliographique
Résumé
The dynamism of the current business environment emanates significant challenges and disruption risks for supply chains. These vulnerabilities in contemporary supply chains have motivated a substantial academic focus on supply chain risk management (SCRM). In the empirical literature on SCRM, a firm's external environment is conceptualized as a source of risk, and various organizational and technological factors are discussed as influencers of SCRM. However, the factors studied in the literature are generally narrow and analyzed in isolation, which has resulted in a fragmented and inconsistent understanding of the role of organizational and technological setups in SCRM. This study offers a systematic understanding of the antecedents and consequences of effective SCRM by investigating the associations between a manufacturer's environmental, organizational, and technological contexts, SCRM, and agility. The study employs the information processing view as the primary theoretical lens and relies on large-scale multi-industry and multicountry survey data for empirical analysis. In contrast to the threat-rigidity thesis, the findings of this study suggest that manufacturers seek collaborative and flexible work settings to respond to environmental challenges. Besides increasing efficiency, such organizational settings and enhanced technological setups can increase information processing capability to enable SCRM and agility. These findings challenge the suggestions that initiatives taken for efficiency can increase the risk factor and deteriorate performance. The study provides novel insights into the underlying information processing mechanisms for effective SCRM and highlights the importance of organizational and technological setups in enhancing these core mechanisms.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».