MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386461520 · doi:10.1080/13675567.2023.2254256

Logistics collaboration in vehicle manufacturing: case studies with a triadic perspective

2023· article· en· W4386461520 sur OpenAlexaff
Juan Francisco Núñez, Luis Antonio de Santa-Eulália

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Logistics Research and Applications · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOutsourcing and Supply Chain Management
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeBishop's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTriad (sociology)BusinessSupply chainProcess managementIntegrated logistics supportSalientSupply chain managementKnowledge managementService providerService (business)Perspective (graphical)Empirical researchOperations managementComputer scienceMarketingEngineeringPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper discusses logistics collaboration applied to a vehicle-manufacturing setting. We reach out to a larger segment of the supply chain by employing a novel unit of analysis, a logistics triad. The triad encompasses an Original Equipment Manufacturer, a Third-Party Logistics Service Provider, and first-tier suppliers. We use the framework known as Collaborative Transportation Management (CTM) to study collaborative transportation activities, focusing on the important relationship between logistics collaboration and logistics performance. Using a qualitative research orientation and a multi-case research strategy, we interviewed logistics practitioners in three countries to identify the enablers of CTM, the salient collaborative practices, and the performance outcomes. The study uncovers the extent to which CTM contributes to the operational and relational performance of the logistics triad. We provide empirical evidence of an ad hoc implementation of this notion. We propose avenues of intervention to preserve logistics collaboration and to enhance logistics performance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,380
Score d'incertitude au seuil0,286

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,310 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Logistics Research and ApplicationsMême sujetOutsourcing and Supply Chain ManagementTravaux en français237 207