MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4393100769 · doi:10.5267/j.dsl.2024.3.002

A review of lean, agile, resilient, and green (LARG) supply chain management in engineering, business and management areas

2024· review· en· W4393100769 sur OpenAlexvenueno aff
Fatemeh Khanzadi, Reza Radfar, Nazanin Pilevari

Notice bibliographique

RevueDecision Science Letters · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSupply Chain Resilience and Risk Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgile software developmentBusinessSupply chain managementLean manufacturingProcess managementSupply chainManufacturing engineeringOperations managementEngineeringMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Supply chain management (SCM) that is Lean, Agile, Resilient, and Green (LARG) are required for competitiveness in today's complex, high-demand market. SCM must consider LARG paradigms concurrently, a rarely investigated topic. This study provides a comprehensive review of publications that combine all four LARG principles in engineering, business, and management domains. According to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) approach, two Scopus and Google Scholar databases were exhaustively examined. Thirty-two manuscripts were selected for a comprehensive review. The year of publication, document type, countries, authors, journals, keywords, and topics was analyzed from 2000 to 2023. Also, each paper's methodology, central topic, findings, limitations, and future recommendations were outlined. Consequently, the current systematic literature review (SLR) revealed that the proposed topic is in its infancy, with promising prospects. By emphasizing the findings of this study, managers and businesses can increase consumer satisfaction and reduce costs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,812
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,271 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDecision Science LettersMême sujetSupply Chain Resilience and Risk ManagementTravaux en français237 207