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Enregistrement W4396552841 · doi:10.1504/ejie.2024.138195

Penalty and threshold optimisation of the retailer - vendor return contracts for contract re-negotiation in retail reverse supply chains

2024· article· en· W4396552841 sur OpenAlexaff
Mehmet Coşkun, Elkafi Hassini

Notice bibliographique

RevueEuropean J of Industrial Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOutsourcing and Supply Chain Management
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVendorSupply chainNegotiationBusinessSupply chain managementIndustrial organizationContract managementOperations managementCommerceMicroeconomicsMarketingEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we consider a decentralised reverse supply chain constituting of multiple vendors and an independent retailer. The vendors offer the retailer return contracts with a multi-layered penalty structure deal. We focus on the strategic decision of developing optimal vendor re-negotiation contract parameters for the retailer. We model the problem as a mixed integer nonlinear program (MINLP) where the retailer decides on the vendor penalty fees and return thresholds simultaneously. We propose an efficient solution approach based on decomposing by decoupling the decision on penalty fees and return thresholds. The resulting problems are linear and we used them to provide rules for re-negotiation tactics for the retailer. We find that the retailer can save up to 7% from re-negotiation their contract terms. [Received: 16 June 2022; Accepted: 26 February 2023]

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,173 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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