Enhancing sustainable supply chain readiness to adopt blockchain: A decision support approach for barriers analysis
Notice bibliographique
Résumé
Blockchain technology (BT) enhances the capacity to monitor products consistently, fostering supply chain responsiveness to a wide range of societal and environmental issues. Although BT is known as an innovative tool, there exist potential operational and organizational challenges affecting BT adoption. This study proposes a decision support approach to leverage risk management to analyze potential barriers associated with BT adoption in sustainable supply chains (SSCs). This approach is developed to model how the economic, social, and environmental-related barriers (e.g., energy consumption) and their corresponding risk factors are interrelated. To model the causal relationships (CRs) among the barriers identified through the literature review, the fuzzy cognitive map advanced by Z-number theory is embedded in the proposed approach. Then, a hybrid learning algorithm is employed to determine the criticality of the barriers. As the reliability of information affects the accuracy of decision-making, the Z-number theory applies uncertainty and reliability simultaneously in specifying the values of risk factors and the weights of the CRs. Taking advantage of the learning algorithm and Z-number theory, the findings show a reliable and unbiased ranking compared to the failure mode and effect analysis. This helps managers develop more efficient mitigation strategies to deal with critical barriers. The results of the study also imply that adoption costs, extra audits, and regulatory uncertainty are the critical barriers affecting SSC readiness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».