An empirical investigation of effect of sustainable and smart supply practices on improving the supply chain organizational performance in SMEs in India
Notice bibliographique
Résumé
Implementing sustainable and smart supply chain practices have a great impact on the performance of an organization. In today’s globalized and highly industrialized world, sustainability is recognized as one of the highest priorities of all organizations. Evolution of internet-based technologies, digital platforms and big data analytics have paved the way for redesigning supply chains to be smart, agile, and resilient. Therefore, the implementation of practices related to these two concepts is found to improve the supply chain related organizational performance. This research aims to investigate empirically the impact of these two practices on improving the supply chain organizational performance in the Small and Medium Enterprises (SMEs) of India. This research considered the dimensions and the variables related to sustainable supply chain and smart supply chain practices in SMEs in India which were not considered in research contributions prior to this. Therefore, this research becomes a unique contribution to the existing body of knowledge. Empirical analysis was carried out on data from 92 SMEs from Telangana State in India, collected using a questionnaire. The directory of SMEs of Government of Telanagana, India was used to select the cluster sample of SMEs as respondents, based on a criterion using exploratory research methodology. SPSS software was used to test the model. Regression and ANOVA were used for this purpose. Findings of this research reveal significant influence of sustainable and smart supply chain (SC) practices on improving SC organizational performance. Additionally, individually each of these practices also have a direct influence on the performance of SMEs. Obtaining responses from the representatives of SMEs was a challenge and limitation of this research while expanding the scope of this research to different geographical regions and clusters will be a topic for further research. The outcomes and results of this research provide significant contribution to the existing body of knowledge by filling the gaps and value-adding to the researchers, academicians, students, policy makers and industry practitioners.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».