Geopolitical disruptions and supply chain structural ambidexterity
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 paper seeks insights into how multinational enterprises restructure their global supply chains to manage the uncertainty caused by geopolitical disruptions. To answer this question, we investigate three significant geopolitical disruptions: Brexit, the US-China trade war and the coronavirus disease 2019 (Covid-19) pandemic. Design/methodology/approach The study uses an inductive theory-elaboration approach to build on Organisational Learning Theory and Dunning’s eclectic paradigm of international production. Twenty-nine expert interviews were conducted with senior supply chain executives across 14 multinational manufacturing firms. The analysis is validated by triangulating secondary data sources, including standard operating procedures, annual reports and organisational protocols. Findings We find that, when faced with significant geopolitical disruptions, companies develop and deploy supply chain structural ambidexterity in different ways. Specifically, during Covid-19, the US-China trade war and Brexit, companies developed and deployed three distinct types of supply chain structural ambidexterity through (1) partitioning internal subunits, (2) reconfiguring supplier networks and (3) creating parallel supply chains. Originality/value The findings contribute to Dunning’s eclectic paradigm by explaining how organisational ambidexterity is extended beyond firm boundaries and embedded in supply chains to mitigate uncertainty and gain exploration and exploitation benefits. During significant geopolitical disruptions, we find that managers make decisions in tight timeframes. Therefore, based on the transition time available, we propose three types of supply chain structural ambidexterity. We conclude with a managerial framework to assist firms in developing supply chain structural ambidexterity in response to geopolitical disruptions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle