An empirical investigation of green supply chain management (GSCM) and environmental sustainability in Saudi manufacturing SMEs: The mediating role of operations analytics
Notice bibliographique
Résumé
Incorporating sustainability principles into Supply Chain Management (SCM) has received considerable attention in recent years, with a particular emphasis on Green Supply Chain Management (GSCM), which aims to reduce environmental consequences. Saudi Arabia has launched sustainability initiatives; however, the application of green SCM methods in SMEs in Saudi Arabian manufacturing has yet to be explored. Therefore, this research aimed to empirically assess the effect of GSCM in promoting environmental sustainability in Saudi manufacturing SMEs, focusing on the mediating function of operations analytics. Therefore, this study used a quantitative research technique to discover the link between the study variables—a rigorous questionnaire obtained primary data from managers and team leaders. SPSS was used for descriptive statistics, while SMARTPLS was used for structural equation modelling. The measurement model, path analysis, and indirect impact analysis were used to validate the research constructs and analyze the hypothesized associations. The findings support the evidence of direct positive links between green manufacturing, green business practices, eco-design and environmental sustainability in Saudi manufacturing SMEs. Conversely, no evidence was found to support the function of operations analytics as a bridge between green SCM and environmental sustainability. Although operations analytics can improve green SCM processes, more studies are needed to understand its full impact on environmental sustainability outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».