The mediating effect of crisis leadership and digital technologies on emergency supply chain capabilities of logistic companies
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Notice bibliographique
Résumé
This research aims to analyze the relationship between crisis leadership and supply chain emergencies. The study also investigates the effect of digital technology on supply chain emergencies and the effect of digital technology on crisis leadership. The research method is a quantitative approach, research data was obtained by distributing online questionnaires via social media. There were 856 questionnaires distributed to logistics company managers and of the 856 questionnaires distributed, 426 respondents or 50% gave responses determined by the simple random sampling method. This research uses quantitative methods with data analysis using Structural Equation Modeling (SEM) through Partial Least Square (PLS) with data processing software, SmartPLS 3.0. The results of this research show that crisis leadership had a positive and significant influence on supply chain emergencies. Digital technology had a positive and significant influence on supply chain emergencies and digital technology had a positive and significant influence on crisis leadership. In addition, crisis leadership mediated the relationship between digital technology and supply chain emergency capability. Crisis leadership had a fully mediated nature. Crisis leadership encourages an increase in the relationship between digital technology and emergency supply chain capability. These findings create the view that the application of digital technology and crisis leadership can encourage improvements in emergency supply chains and provide direction to logistics company managers to use digital technology to improve supply chain capabilities in their companies. The findings of this research indicate that digital technology under the influence of crisis leadership significantly improves emergency supply chain capabilities.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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