Interplay between humanitarian procurement operations and fundraising
Notice bibliographique
Résumé
Procuring requested relief items, while ensuring an available budget, is an essential task in humanitarian logistics. Humanitarian organizations (HOs) are facing difficult decisions about procurement portfolios (i.e., prepositioning-versus-emergency procurement) and fundraising strategies. We develop a two-stage newsvendor model in the context of a leader-follower game between a representative HO (the leader and donors (the follower)to characterize their interactions. In our model, the HO decides on the prepositioning level for disaster preparedness under uncertainty, while the fundraising expense is determined on the disaster response phase. Our research compares a budget-constrained case with a budget-unconstrained benchmark case. Furthermore, we discuss the trade-off between the efficiency (i.e., maximizing HO’s expected budget) and effectiveness (i.e., maximizing expected demand fill rate) of procurement and fundraising operations. Our numerical analysis reveals that the budget-unconstrained environment would provide the HO with misleading managerial insights into procurement portfolios—overemphasis on prepositioning. Further, an effective fund-raise mechanism that could raise donors’ motivation for donations would reduce prepositioning. We also observe that prepositioning cannot guarantee to achieve the highest operational effectiveness (demand fill rate) due to the loss of fundraising opportunities. Research implications and managerial guidelines are proposed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».