Logistics digitalization on import document activities: Electronic delivery orders and service quality in maritime ports
Notice bibliographique
Résumé
Significant changes have occurred in the business world, with one of the most notable being the transformation of technology into digitalization. An example of this digitalization in the logistics sector is the implementation of electronic delivery orders (E-DO), aimed at enhancing convenience and efficiency in logistics activities. The objective of this research was to analyze the extent of influence that electronic delivery orders, logistics digitalization, and logistics service quality exerted on import document activities at Semarang port. Additionally, this study aimed to examine the role of logistics service quality as a mediating variable in the relationship between E-DO and logistics digitalization concerning import document activities. The research employed quantitative research methods, with a sample of 173 individuals selected through random sampling techniques, primarily comprising employees working in the logistics operations division and the export and import documentation division of shipping companies located in Semarang port. Data were collected through a questionnaire utilizing a Likert scale ranging from 1 to 7. Subsequently, the data were analyzed using SmartPLS 4 software to determine the relationships between variables. The findings of this research revealed that Electronic Delivery Orders (E-DO) had a significant influence on the quality of logistics services, although E-DO did not significantly impact import document activities. Furthermore, logistics digitalization was found to significantly enhance the quality of logistics services but did not exert a noteworthy influence on import document activities. The quality of logistics services was identified as having a significant effect on import document activities. Additionally, logistics service quality was recognized as a mediating factor in the relationship between electronic delivery orders and logistics digitalization concerning import document activities, with a substantial influence.
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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 | 0,001 | 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 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».