Antecedent configurations toward supply chain resilience: The joint impact of supply chain integration and big data analytics capability
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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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 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».