MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4327598164 · doi:10.1111/itor.13280

Coping with an unreliable supplier: An option contract with a backup supplier

2023· article· en· W4327598164 sur OpenAlexaff
Jafar Heydari, Alireza Bakhshi, Mohammad E. Nikoofal

Notice bibliographique

RevueInternational Transactions in Operational Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSupply Chain and Inventory Management
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBackupProfit (economics)BusinessMicroeconomicsSupplier relationship managementPareto principleProduction (economics)Call optionSupply chainComputer scienceIndustrial organizationOperations managementOperations researchEconomicsSupply chain managementFinanceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study considers a channel with a retailer who satisfies demand by ordering from two suppliers: a low‐cost primary supplier whose production is subject to failure and an expensive reliable backup supplier. We develop a call option contract and evaluate the preference of each party through two negotiable scenarios: (i) the backup supplier only decides on option price and (ii) the backup supplier determines both option and exercise prices. We find that higher authority and flexibility of the backup supplier in making decisions in the second scenario results in a lower option price, yet more possibility of achieving channel coordination compared with the first scenario. While the backup supplier prefers the second scenario, the retailer would rather adopt the other one. The results also shed light on when/how the call option contract can be beneficial for each participant. Specifically, when the primary supplier is unable to supply the whole demand, the proposed option contract can be a win‐win Pareto‐improving profit‐sharing mechanism only if the likelihood of failure in the primary supplier's production is sufficiently low. Otherwise, the backup supplier may be a detrimental option for the retailer.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Transactions in Operational ResearchMême sujetSupply Chain and Inventory ManagementTravaux en français237 207