Procurement-network contributions to healthcare supply chain resilience: a case study from Canada
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
Purpose This article investigates how the healthcare sector can reorganize its procurement network to better balance its resilience and cost-minimization objectives. Design/methodology/approach A single case study was conducted on the procurement of personal protective equipment (PPE) during the first COVID-19 pandemic wave in the Quebec public healthcare network. Interviews were conducted with stakeholders from the supply chain management (SCM) departments at eight public healthcare institutions. Findings Two major challenges in the early months of the pandemic impacted the development of resilience in the healthcare network. First, peripheral actors’ decisions, which orient procurement objectives, limited the deployment of resilience measures in the supply chain (SC). Second, SC resilience included hundreds of products other than PPE that are critical to the delivery of care. The article illustrates the challenges of SCR, which will inevitably be accompanied by additional costs when purchasing in the public healthcare sector is often focused on the lowest price. Originality/value Drawing from the network perspective model, this article examines the actions of Quebec supply network stakeholders through the three phases of SCR: anticipation, response to disruption, and recovery. Finally, the article suggests that decision-makers remove the cost of resilience measures from the purchase price of products, in order to maintain these measures over the long term.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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