Utilizing blockchain technology in enhancing supply chain efficiency and export performance, and its implications on the financial performance of SMEs
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the intricate relationships among Blockchain Technology utilization, Supply Chain Efficiency, Export Performance, and the Financial Performance of Small and Medium-sized Enterprises (SMEs). The research aims to elucidate the impact of technology adoption on various operational and financial aspects within the SME context. Employing a quantitative research design, data was collected from a diverse sample of SMEs across industries. The relationships were analyzed using statistical techniques, and the hypotheses were tested to uncover the implications of Blockchain Technology integration on SMEs' performance dimensions. The findings reveal that the adoption of Blockchain Technology significantly enhances Supply Chain Efficiency, underscoring its potential for optimizing operational workflows. However, the direct impact of technology on SME Financial Performance is not established, suggesting the importance of a holistic approach to financial growth. Moreover, the positive association between Blockchain Technology and Export Performance highlights the pivotal role of technology in fostering international trade success. Theoretical implications underscore the intricate interplay between technology adoption, operational efficiencies, and financial outcomes in SMEs. Managerially, the study advocates for SMEs to strategically integrate technology within their supply chain management practices to achieve enhanced efficiency and market competitiveness. Limitations include the potential for contextual variations and measurement biases. Future research can delve deeper into the moderating factors that influence the relationship between technology and financial performance in SMEs. The novelty of this study lies in its comprehensive examination of the interrelationships between these factors within the SME context.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».