Exploring the relationship between supply chain collaboration, risk management strategies, and supplier development on supply chain resilience: The mediating role of trust
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the relationships between Supply Chain Collaboration, Risk Management Strategies, Supplier Development, Trust, and Supply Chain Resilience in the Jordanian retail sector. This research aims to analyze the direct impacts of these Supply chain management practices on resilience, as well as mediating effect Trust in between this relation. The study used quantitative data to collect the data from 291 managers and executives in the Jordanian retail sector. The findings suggest that Supply Chain Collaboration and Risk Management Strategies have positive significant effects on Supply Chain Resilience, while Supplier Development has no direct significant effect. The results show that each of the supply chain management practices has significant positive effects on Trust and, therefore, significantly contribute to increasing Supply Chain Resilience. In addition, Trust is identified to play a mediating role in the relationships between trust on both SCMPs and resilience. This paper extends the existing literature on supply chain resilience and provides empirical insights into significant factors that shape in enhancing resilience within the retail trade industry, notably focusing on Jordan. The implications for managers, practitioners and society suggest that collaborative relationships, effective risk management strategies as well trust building initiatives are vital to increase resilience among supply chains. This research is unique as it thoroughly investigates the collaboration between SCM practices, relational variables and resilience in an understudied context providing a new understanding of the interplay of different antecedents at play on resilient supply chains creation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».