Trade Credit and Preservation Technologies: An Inventory Replenishment Model for a Sustainable Supply Chain
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
Achieving sustainability within today's competitive environment is highly challenging.Therefore, we proposed a supply chain inventory replenishment model incorporating a finite planning horizon.So, to enhance their profit and lessen the total cost and carbon, this research study examines the investment in green (carbon offset) and preservation technologies.Additionally, we analyzed the trade credit duration granted by suppliers to the retailers.Carbon offsets/green technology represent a prevalent and significant measure to reduce carbon emissions.Time becomes a critical factor influencing demand rates in this context, while the degradation of materials affects a vast number of business sectors.Therefore, the cost of investing in preservation or green technology to control the deterioration of the materials, and reduce environmental emissions, the cost for ordering, the holding cost, and the replenishment cycle duration are all calculated.Consequently, a numerical iterative algorithm is prepared to identify the optimized solution for the supply chain approach for inventory control and management challenges.The optimality and uniqueness of the parameters of the proposed research study are furnished with a theoretical, mathematical, tabular, and pictorial analysis.Also, proposed research studies are provided with managerial implications that provide practical insights for industry practitioners.In conclusion, this research not only contributes valuable theoretical insights but also offers a tangible framework applicable to real-world scenarios.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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