Antecedent configurations toward supply chain resilience: The joint impact of supply chain integration and big data analytics capability
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Many antecedents identified as essential to supply chain resilience (SCR) are often studied independently, without considering their synergistic effects. Based on a case study and resource orchestration theory, this article focuses on configurations of different antecedents regarding supply chain integration and big data analytics capability to develop proactive and reactive SCR. Using survey data from 277 Chinese manufacturing firms, we consider three dimensions of supply chain integration, information integration, operational integration and relational integration, and three dimensions of big data analytics capability, technical skills, managerial skills and data driven‐decision culture, and conduct fuzzy‐set qualitative comparative analysis (fsQCA) to explore antecedent configurations generating high proactive and reactive SCR. We find that multiple antecedent configurations can achieve high SCR and configurations for high proactive and reactive SCR are not identical, which may involve alternative effects across different antecedents. We further implement propensity score matching analysis and reveal that firms following these configurations for high SCR also have better economic and operational performance. Moreover, we check the robustness of findings by using secondary data and attributes analysis with machine learning. This article complements and extends existing SCR literature from the configurational perspective and provides practical insights for managers to build SCR.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle