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Enregistrement W4385977704 · doi:10.5267/j.uscm.2023.6.003

Investigating halal food Supply chain management, halal certification and traceability on SMEs performance

2023· article· en· W4385977704 sur OpenAlexvenueno aff
Ramon Arthur Ferry Tumiwa, Gumoyo Mumpuni Ningsih, Arina Romarina, Setyadjit Setyadjit, Bejo Slamet, Eliyunus Waruwu, Mei Ie, Yuana Tri Utomo

Notice bibliographique

RevueUncertain Supply Chain Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHalal products and consumer behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraceabilityCertificationBusinessQuality (philosophy)Supply chainNonprobability samplingMarketingStructural equation modelingLikert scaleReliability (semiconductor)Supply chain managementComputer scienceEconomicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to provide implications for the application of the halal logistics traceability model to food commodities in Indonesia and to be able to recommend alternative policy scenarios for the government. The system dynamic approach is used to model the traceability of halal logistics for food commodities in Indonesia. The urgency of this research is that it will contribute to improving the quality of halal logistics which has implications for the halal industry in Indonesia. This research also has implications for food quality and safety which helps food security in Indonesia, the relationship between Halal Certification and Traceability on SMEs Performance, analyzing the relationship between Halal food supply chain management and Halal Certification and Traceability. This research method is a quantitative survey, research data obtained by distributing online questionnaires to 390 food SME owners who have implemented the Halal Assurance Management System. Data analysis used a structural equation model (SEM) with SmartPLS 3.0 software. The stages of data analysis are validity, reliability and significance tests. The sampling technique used is non-probability sampling. The questionnaire used in this study uses a Google form which will be distributed to respondents. This questionnaire measurement method uses a Likert scale of 5, namely Strongly Disagree (STS), (2) Disagree Answers (TS), (3) Neutral Answers (N), (4) Agree Answers (S), Strongly Agree (SS). The independent variable used in this research is halal supply chain management. The dependent variables used in this study are halal certification and traceability and SMEs Performance. The results of this study indicate that Halal food supply chain management has a positive and significant effect on the performance of SMEs, Halal Certification and Traceability have a positive and significant effect on SMEs Performance, Halal Certification and Traceability have a positive and significant effect on Halal food supply chain management.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations28
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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