Supply Chain Risk Management in a Digital Era: Evidence from SMEs of Clothing Retailers in Australia
Notice bibliographique
Résumé
With the increased globalisation and disruptions faced by businesses in this digital era and the occurrence of natural disasters such as floods and disease outbreaks in the world, supply chain risks and management of those risks are major challenges for businesses, especially for SMEs of clothing retailers in Australia. This study, hence, is carried out using an exploratory case study research method, and the data have been collected through semi-structured face-to-face interviews with key informants from managerial levels of 20 Australian SMEs of clothing retailing businesses to identify various supply chain risks and their management processes. This study finds five supply chain risks, namely supply risk, demand risk, financial risk, environmental risk, and operational risk, that the SMEs of clothing retailers mostly face in the supply chain. This study also finds that most of the investigated retailers lack a formal risk identification approach, though they informally use the reactive and proactive methods of risk identification. Furthermore, the assessment methods are not well established in most of the participating firms, and supplier monitoring receives more attention compared to their own performance to deal with their supply chain risks. This study contributes to the body of knowledge by being one of the first empirical studies to explore the SMEs of clothing retailers’ supply chain risks and their management processes in the Australian business context, which can add value in guiding supply chain design decisions for SMEs in other sectors.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».