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Enregistrement W4400983543 · doi:10.61707/mxjj7q18

Sustainable Supply Chain Performance Model of Thai’s Pharmaceutical Business

2024· article· en· W4400983543 sur OpenAlexaff
Chayanan Kerdpitak, Napassorn Kerdpitak, Kai Heuer, Lee Li

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Religion · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueQuality and Supply Management
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupply chainBusinessBusiness modelProcess managementIndustrial organizationMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the growing environmental awareness, the role of green initiatives and organizational determinants becomes very important for all sectors. It becomes very crucial for organizations to minimize their contribution to environmental degradation process. The foremost objective of the given study is to determine the impact of green motivation and top management support on sustainable supply chain performance with the help of work culture, green innovation and teamwork as mediating variables. In the following study, the survey questionnaire technique is used to collect the data. Almost all pharmaceutical employees respond to the survey questionnaires. Five-point Likert measure scales are used under the questionnaire technique and the final sample size was 438. Additionally, under the analysis, the significant SEM technique is used which has demonstrated that all hypothesis is accepted. The tables and figures indicated that green practices and top management support regarding innovation practices help in enhancing the performance of the companies. Similarly, the results provide that positive work culture, green innovation, and teamwork all have a positive mediating role in enhancing the relationship of top management support, green motivation with supply chain performance. Finally, it is examined that the given study is important and beneficial for the pharmaceutical sector and its related firms.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil0,375

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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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