Power asymmetries in supply chains and implications for environmental governance: a study of the beef industry
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Supply chain governance constitutes the rules, structures and institutions that guide supply chains toward various objectives, including environmental sustainability. Previous studies have provided insight into the relationship between governance and sustainability but have overlooked two crucial dimensions: power dynamics and the influence of outside actors. This paper aims to address these two gaps by measuring differential power (i.e. power asymmetries) among actors across the supply chain, including external actors. Design/methodology/approach This paper quantifies power dynamics across the entire chain through a structured survey in which supply chain participants rank their peer’s ability to affect environmental and social outcomes. This paper tests this approach by surveying 200 industry professionals (e.g. feedlot owners, retailers) and external actors (e.g. NGOs) in the US beef sector. Findings Respondents ranked the most powerful actors as follows: feedlot owners; processing plant owners; and regulatory agencies. Results also revealed that trade associations, retailers and cow–calf producers and ranchers perceive a sense of powerlessness. This study reveals multiple power nodes and confirms a shift in the power structure depending on which indicator respondents considered (e.g. environmental impacts vs employee safety). This study concludes that the buyer–producer dichotomy often used to assess supply chain governance fails to capture the complex dynamics among actors within supply chains. Originality/value This study demonstrates a novel approach to measure perceptions of power in supply chains. This method enables researchers to map networks of power across entire supply chains, including internal and external actors, to advance understanding of supply chain governance dynamics. Previous studies have misidentified who governs environmental outcomes in supply chains, and NGOs have overestimated the power of consumers and retailers to influence producers.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».