The partnerships and logistics leadership in the SMEs: The impact of digital supply chain implementation
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
Digital supply chains play an important role in improving the performance of small and medium enterprises (SMEs) in this digital era. There has been no research that analyzes the relationship between digital leadership, leadership, and partnerships. The aim of this research is to analyze the defect of digital supply chain implementation on logistics leadership and the impact of digital supply chain implementation on partnerships and logistics leadership partnerships. The method of this research is quantitative and data analysis uses structural equation modeling (SEM) partial least squares (PLS) using tools. SmartPLS 3.0 software data is used for processing the data. Research data is obtained by distributing online questionnaires to 589 SME owners in Indonesia determined using a simple random sampling method. The online questionnaire is designed using a Likert scale from 1 to 7 and distributed via social media. The stages of data analysis are validity testing, reliability testing and hypothetical testing. Based on the results of data analysis, it is concluded that digital supply chain implementation has a positive and significant effect on logistics leadership, digital supply chain implementation has a positive and significant effect on partnerships and logistics leadership had a positive and significant effect on partnerships. The novelty of this research is the creation of a correlation model for variable partnerships, logistics leadership and digital supply chain implementation. The managerial implication of this research is to encourage increased partnerships and logistics leadership and we conclude that SMES managers must implement digital supply chain implementation. The theoretical implication of this research is that a new correlation model of partnerships, logistics leadership and digital supply chain implementation in SMEs is created.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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