Investigating the role of leadership, organizational pressure and the work environment on green supply chain performance: Evidence from the Indonesian SMEs
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to analyze and examine the effect of leadership on small and medium enterprise (SMEs) green supply chain performance, the effect of organizational pressure on SMEs’ green supply chain performance and the effect of the environment on green supply chain performance of the SMEs. The research method is a quantitative method, data analysis uses structural equation modeling (SEM) with SmartPLS 3.0 software tools. The population of this study is internal auditors who have experience in cyber security and information technology. The sample for this study was 490 respondents of SMEs owners who were determined by the snowball sampling method. The research data was obtained from an online questionnaire which was distributed via social media. The questionnaire was designed using a Likert scale of 1 to 6. The stages of data analysis were validity test, reliability test and significance test. The results indicate that leadership has a positive and significant effect on the performance of the green supply chain of SMEs, organizational pressure has a negative and significant effect on the green supply chain and the environment has a positive and significant effect as well. Improving SMEs' green supply chain performance requires increased leadership, reduced organizational pressure and an improved work environment. This study generates a leadership relationship model on green supply chain performance, organizational pressure on green supply chain performance and environment on green supply chain performance.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».