Low-Carbon supply chain optimisation with carbon emission reduction level and warranty period: nash bargaining fairness concern
Notice bibliographique
Résumé
This study incorporates fairness concern in a low-carbon supply chain coordination mechanism where a single manufacturer sells its product to consumers through a single retailer. We develop four different scenarios of the Stackelberg master-slave game utility model—both members are neutral (NN), the manufacturer (FN) or retailer (NF) has fairness concern, and both are not neutral (FF), where the Nash bargaining fairness reference is leveraged to capture the impact of fairness preference on low-carbon supply chain optimisation decision-making profits, level of carbon emission reduction, warranty period, and revenue-sharing. Finally, numerical studies are conducted to quantify the impact of the Nash bargaining fairness concern. Research shows that: (1) fairness concern made it worse for the retailer but beneficial for the manufacturer and the system. (2) fairness concern causes a reduction in the level of carbon emission reduction and warranty period. However, the reduction of carbon emission reduction trading price and a certain range of revenue sharing effectively reduces the impact of fairness concern on members. (3) The revenue-sharing contract effectively reduces the negative impacts of fairness concern on supply chain members. The paper is a guide for enterprises development and cooperation but also provides empirical evidence for the government.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».