Customs intelligence and risk management in sustainable supply chain for general customs department logistics
Notice bibliographique
Résumé
In this descriptive analytical study conducted within the Jordanian Customs Department, the influence of Customs Intelligence and Risk Management on Sustainable Supply Chain practices and their subsequent effects on Customs Department Logistics were investigated. Data collected through a structured questionnaire distributed to department employees were analyzed using Smart PLS-4. The findings revealed that Customs Intelligence significantly shapes Sustainable Supply Chain practices, emphasizing the importance of data driven decision-making in achieving sustainability goals. Effective Risk Management strategies were found to positively contribute to Sustainable Supply Chain initiatives, highlighting the symbiotic relationship between risk mitigation and sustainability. Sustainable Supply Chain practices, in turn, were demonstrated to enhance the efficiency of Customs Department Logistics. Furthermore, the study unveiled that Sustainable Supply Chain acts as a mediator, enhancing the impact of both Risk Management and Customs Intelligence on Logistics outcomes. These findings collectively underscore the intricate dynamics of these factors in the context of the Jordanian Customs Department, providing valuable insights for optimizing logistics operations, ensuring compliance, and fostering sustainability. This paper contributes valuable insights and empirical evidence to the fields of customs-related logistics, risk management, sustainable supply chain management, and logistics operations within the Jordanian Customs Department. The paper provides recommendations that have the potential to inform and improve logistics practices, benefiting stakeholders in both the public and private sectors and advancing the understanding of these critical dynamics in the broader logistics and supply chain management discipline.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».