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Enregistrement W4385975605 · doi:10.5267/j.uscm.2023.7.010

Investigating the relationship between information quality, system quality, service quality, and supply chain performance in the manufacturing sector of Saudi Arabia: An empirical study

2023· article· en· W4385975605 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammad Kanan

Notice bibliographique

RevueUncertain Supply Chain Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueQuality and Supply Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupply chainQuality (philosophy)Supply chain managementBusinessQuality managementService qualityService (business)Consistency (knowledge bases)Reliability (semiconductor)ManufacturingService managementProcess managementIndustrial organizationMarketingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research investigates the links between information quality, service quality, system quality, and supply chain performance in Saudi Arabia's manufacturing sector. The goal is to provide insights into the elements that impact supply chain outcomes and to identify critical performance drivers. Data was acquired from a sample of manufacturing organizations, and the correlations were analyzed using a structural equation modeling technique. Information quality, service quality, and supply chain performance are all shown to have substantial positive correlations. Higher levels of information quality and service quality relate to enhanced supply chain performance in the manufacturing sector. However, system quality was shown to have a comparatively smaller influence on supply chain performance, suggesting that investments in information management systems and service delivery methods may offer higher returns. The reliability and validity of the measuring scales employed in this research were evaluated and determined to be strong, assuring the precision and consistency of the findings. These results add to the current research by identifying the unique elements that influence supply chain performance in Saudi Arabia's manufacturing sector. The study has many implications for practitioners in the manufacturing sector as it discusses the significance of investing in information management systems, providing high-quality services, and continually evaluating and improving supply chain performance. Organizations may improve their competitiveness and create better supply chain results by concentrating on these areas. Additional elements and possible moderating or mediating variables may be investigated in future studies to acquire a better knowledge of the dynamics that impact supply chain performance. Overall, this research offers significant insights for practitioners and decision-makers in the manufacturing industry, directing them towards more appropriate methods to maximize supply chain performance and achieve long-term success.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations110
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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