Exploring the nexus between innovation orientation, green supply chain management, and organizational performance in e-retailing industry
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to evaluate the influence of green supply chain management (GSCM) on organizational performance, taking into account the mediating role of innovation orientation. This study serves as a crucial resource for the e-commerce sector, providing insights to identify operational gaps and to implement cutting-edge GSCM practices. The findings are valuable for organizations aiming to refine their processes and achieve their business goals in a competitive environment. Utilizing a quantitative research methodology, this study examines the online retail industry in the UAE. A convenience clustered sample of 165 companies in Dubai was analyzed using SmartPLS 4.0 to identify patterns and insights. The results indicate a significant positive correlation between GSCM and organizational performance. Innovation orientation emerges as a substantial mediating factor, highlighting its crucial role in enhancing organizational efficiency and effectiveness. This research paves the way for future studies to explore additional influential factors within the online retail sector. Investigating the roles of customer satisfaction and loyalty as independent variables, along with digitalization as a mediating factor, could provide comprehensive insights into their collective impact on organizational performance. For the online retail sector, the adoption of innovative GSCM practices, such as green purchasing and investment recovery, is essential to improve organizational performance. The expanding trend of e-commerce highlights the potential for organizations to examine various factors that contribute to sustainable competitive advantages.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle