Driving sustainable supply chains: Blockchain-enabled eco-efficiency for resilient customs ports
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the driving factors behind sustainable supply chains in Jordan, focusing on the implementation of blockchain technology, customs ports practices, and technological infrastructure. The primary data for the study was collected through questionnaires distributed to employees working in the Jordanian customs. A random sampling method was employed to select participants, and a total of 184 valid questionnaires were retrieved for analysis. The collected data was analyzed using the statistical software Smartpls PLS4. The results of quantitative research reveal that the implementation of blockchain technology and technological infrastructure positively affects the driving of sustainable supply chains in Jordan, also customs ports practices also have a positive impact on driving sustainable supply chains, emphasizing the significance of efficient and resilient customs operations for sustainability. Additionally, compliance with environmental regulations enhances the effectiveness of blockchain technology in achieving sustainability objectives. Moreover, underscoring the role of robust technological capabilities in supporting sustainable operations within customs ports. The study contributes to the understanding of the key drivers of sustainable supply chains in Jordan, providing valuable insights for policymakers, supply chain managers, and other stakeholders involved in promoting sustainability within the customs ports industry. The findings can guide decision-making and inform strategies aimed at enhancing eco-efficiency and resilience in supply chain operations.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».