The effect of green supply chain management practices on performances of herb manufacturers in Thailand
Notice bibliographique
Résumé
This research aimed to 1) investigate the levels of green supply chain management practices (GSCMP), environmental performance (ENP), operational performance (OPP), and organizational performance (ORP) in the context of Thai herb producers; and 2) investigate the interactions between GSCMP, ENP, OPP, and ORP. Quantitative research methodologies were applied in the research. The sample for the quantitative study consisted of 340 Thai herb producers selected by stratified sampling by region. The instruments employed for research were questionnaires. Statistics such as frequency, percentage, mean, standard deviation, confirmatory factor analysis, and structural equation modeling were utilized for quantitative data analysis. Results indicated that GSCMP, ENP, OPP, and ORP levels were high. In addition, GSCMP had direct positive effects on ENP and OPP, as well as indirect positive effects on OPP and ORP, respectively, mediated via ENP and OPP. In addition, ENP had a favorable direct impact on OPP and a positive indirect impact on ORP, with OPP serving as a mediator. Herb producers might use these insights as a roadmap to enhance their organizational performance. In addition, government agencies may utilize the study's findings to establish a strategy for assisting entrepreneurs. In addition, academics and interested parties might bring the research findings to examine and perform more research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».