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Enregistrement W4391062651 · doi:10.5267/j.uscm.2024.1.004

Linking supply chain management practices with supply chain performance and food and beverage: Evidence from SMEs' competitive advantage

2024· article· en· W4391062651 sur OpenAlexvenueno aff
Faurani Santi Singagerda, Lilla Rahmawati, Ahmad Sabri

Notice bibliographique

RevueUncertain Supply Chain Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueManagement and Optimization Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNonprobability samplingSupply chainSupply chain managementCompetitive advantageBusinessLikert scaleData collectionMarketingSample (material)Descriptive statisticsStructural equation modelingSmall and medium-sized enterprisesComputer scienceStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of technology and science in the Industrial Revolution 4.0 era requires companies to increase effectiveness and efficiency to maintain a competitive advantage. Supply chain management is the integration of business processes involving end customers and key suppliers whose function is to provide value to customers and stakeholders by providing products, services, and information. Implementation of supply chain management is considered an operational function or company activity that greatly determines the effectiveness and efficiency of the supply chain. This research aims to analyze the relationship between the implementation of supply chain management and the performance of small and medium enterprises (SMEs), the relationship between supply chain management, and the relationship between competitive advantage and the performance of SMEs. The research uses a quantitative descriptive approach. The quantitative approach is data in the form of numbers which are generally arranged through structured questions. The questionnaire contains statement items designed using a Likert scale from 1 to 7. The data in this study uses cross-sectional data because the data collection was carried out in a certain period. The data was obtained from distribution of online questionnaires via social media. The unit of analysis used in this research is the owners/managers of SMEs in Indonesia. The sampling technique used in this research is a non-probability sampling technique, namely purposive sampling. The total sample for this research was 432 respondents. The data management used in this research is the Structural Equation Model (SEM) method, which is a collection of statistical testing techniques on a series of relatively complex relationships, simultaneously. The data processing tool is SmartPLS 3.0. The SEM technique is used to examine and justify different hypotheses of the survey. Hypothesis testing is carried out by comparing the p-value with a confidence level (alpha) of 5% (𝛼 = 0.05). The results of this research show that the implementation of supply chain management has a positive effect on the performance of SMEs. In addition, supply chain management has a significant effect on competitive advantage while competitive advantage has a significant effect on SME performance. This research shows that supply chain management has a positive influence on competitiveness both with performance and competitiveness. Descriptive analysis found that supply chain management indicators have sufficient value and have a big impact on performance and competitiveness.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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