The effect of supply chain innovation and e-procurement implementation on supply chain performance of manufacturing organization
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to analyze the effects of the e-procurement on supply chain performance and supply chain innovation. The study also investigates the effect of supply chain innovation on supply chain performance. The research method is a quantitative survey, and the research data is obtained by distributing online questionnaires on a scale from 1 to 7 distributed via social media. Respondents in this study are 250 managers of manufacturing organizations in Indonesia determined by simple random sampling method. The model used in this study is the causality model and to test the hypotheses proposed in this study, the analytical technique used is Structural Equation Modeling (SEM) with SmartPLS software as a data analysis tool. The independent variable of this research is e-procurement implementation, supply chain innovation and the dependent variable is supply chain performance. The stages of data analysis are validity test, reliability test and hypothesis testing. The results of this study indicate that the application of e-procurement had a positive and significant effect on supply chain performance, the application of e-procurement had a positive and significant effect on supply chain innovation, supply chain innovation had a positive and significant effect on supply chain performance and supply chain innovation was able to mediate the effect of e-procurement on supply chain performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».