Exploring the Role of Stakeholder Collaboration in Sustainable Supply Chain Management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This qualitative study delves into the pivotal role of stakeholder collaboration in sustainable supply chain management (SSCM), aiming to elucidate the mechanisms, challenges, and opportunities inherent in collaborative sustainability efforts within supply chains. Through semi-structured interviews with key stakeholders from diverse industries and sectors, the research explores stakeholders' perspectives, experiences, and practices related to collaboration in SSCM. The findings underscore the critical importance of collaboration in driving sustainability goals within supply chains, facilitating trust, transparency, and mutual understanding among stakeholders. Despite its recognized significance, the study identifies challenges and barriers to effective collaboration, including divergent interests, power imbalances, resource constraints, and communication barriers. Moreover, the study highlights the role of technological advancements and collaborative platforms in enhancing stakeholder collaboration in SSCM, providing tools and resources to enhance transparency, traceability, and accountability within supply chains. Additionally, the study emphasizes the importance of regulatory frameworks and industry standards in shaping collaborative sustainability efforts within supply chains, providing guidelines and incentives for organizations to adopt sustainable practices and collaborate with stakeholders. Overall, the research contributes to a deeper understanding of stakeholder collaboration in SSCM and offers insights for researchers, practitioners, policymakers, and industry stakeholders seeking to harness collaborative approaches to advance sustainability goals and create value for all stakeholders involved.
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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 | 0,029 | 0,032 |
| 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 | 0,009 | 0,010 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».