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Enregistrement W4361274478 · doi:10.1016/j.ejor.2023.03.027

Remanufacturing with innovative features: A strategic analysis

2023· article· en· W4361274478 sur OpenAlexafffund
Can Baris Cetin, Georges Zaccour

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Operational Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensGroup for Research in Decision AnalysisHEC Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésRemanufacturingOriginal equipment manufacturerBusinessQuality (philosophy)Industrial organizationProduct (mathematics)Valuation (finance)Competitive advantageComputer scienceManufacturing engineeringMarketingMathematicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we investigate the best remanufacturing strategy for the original equipment manufacturer (OEM) and independent remanufacturer (IR) in an innovative industry where the consumer valuation of the products increases with the level of innovation, and we characterize how the best strategy changes with the identity of the remanufacturer. Our work differs from existing articles that investigate the remanufacturing strategy in the presence of quality decisions, by actively including the innovative features in the remanufactured products, as opposed to passively carrying over product quality to the remanufactured products. We consider three remanufacturing strategies: (i) not remanufacturing, (ii) remanufacturing without adding innovative features, and (iii) remanufacturing adding innovative features (upgrading). To analyze the problem, we create a single-period model where the OEM determines the level of innovation and the quantity of new products, in both competitive settings, and either the OEM or IR determines the remanufacturing quantity depending on the competitive setting. We investigate how the firms’ environmental impact and the consumer surplus are affected by the competition and the remanufacturing strategy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,737
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations26
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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