Navigating the interplay between innovation orientation, dynamic capabilities, and digital supply chain optimization: empirical insights from SMEs
Notice bibliographique
Résumé
This study empirically explores the influence of innovation orientation on the digital supply chain, mediated by dynamic capabilities within the context of Small and Medium Enterprises (SMEs). This study, rooted in a comprehensive evaluation of dynamic capabilities and innovation orientation, introduces a framework that could serve as a valuable resource for subsequent research. It contributes to the global discourse on optimizing digital supply chain practices among SMEs. Quantitative method was employed, gathering data from 212 professionals in SMEs in Dubai, UAE, via an online questionnaire. The collected data were analyzed using SmartPLS 4, focusing on reliability, validity, discriminant validity, and hypothesis testing. The findings show a significant influence of innovation orientation on the digital supply chain. Dynamic capabilities also exhibit an indirect yet substantial impact on the relationship between innovation orientation and the digital supply chain. The identified dynamic capabilities are instrumental in refining decisions associated with the circular economy and leveraging technology to enhance supply chain mechanisms. These capabilities foster positive correlations between the digital supply chain and innovation. The predominant advantage of digital supply chains for consumers lies in their agility and speed, facilitating swift response to customer demand and bolstering business efficiency. The model presented is a template for future research, which could expand its scope to include other industries like manufacturing or services, augmenting the robustness of the findings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».