Exploring the relationship between sustainable supply chain and sustainable development goals on the financial performance of SMEs
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to analyze the relationship between sustainable supply chains on financial performance, Sustainable Development Goals (SDGs) financial performance and Sustainable supply chains on Sustainable Development Goals (SDGs). This research uses a quantitative survey method, research data was obtained by distributing online questionnaires through media social to 390 respondents belonging to SMEs, and respondents were determined using the simple random sampling method. Data analysis used Structural Equation Modeling (SEM) Partial Least Square (PLS) with data processing tools using SmartPLS 3.0 software. The questionnaire was designed using a Likert scale of 1 to 7. The independent variable in this research is the sustainable supply chain, the mediating variable is Sustainable Development Goals (SDGs) and the dependent variable is financial performance. The stages of data analysis are validity and reliability testing, significance or hypothesis testing, and mediation influence testing. The results of data analysis show that the Sustainable supply chain has a positive and significant relationship to financial performance, Sustainable Development Goals (SDGs) have a positive and significant relationship to financial performance and the Sustainable supply chain has a positive and significant relationship to Sustainable Development Goals (SDGs). To improve the financial performance of SMEs, they must implement a sustainable supply chain in their supply chain, namely from supplier to customer. To improve the financial performance of SMEs, they must implement Sustainable Development Goals (SDGs) in their management system. Implementing sustainability in the supply chain is important to increase operational efficiency and reduce negative impacts on the environment and society.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».