Operational supply risks of halal food manufacturer: A mitigation approach to supply chain risks
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to investigate the strategies employed by halal food manufacturers in Malaysia to mitigate operational supply risks. This study selected a sample of 369 respondents using a simple random sampling method to participate in the main survey. The collected dataset was analysed using covariance-based software (AMOS-SEM)) to test the study hypotheses. The findings of this research highlight that halal food manufacturers in Malaysia proactively adopt measures to manage operational supply risks from suppliers. Notably, they utilize behaviour-based and buffer-based strategies to effectively minimize the impact of these risks. This study focused on supply-related risks. To secure the integrity of halal, the firms must address demand-related risks and governmental and organizational risks to ensure the halalness of halal products. Therefore, it is crucial to consider risk management for all parts of the supply chain to guarantee the halal compliance of food products. The study highlights halal firms' need for behaviour-based and buffer-based risk management strategies to mitigate price, quality, and delivery risks while ensuring brand reputation and consumer trust through collaboration, information sharing, and supplier performance evaluation. This study presents a comprehensive analysis of the operational supply risks faced by halal food manufacturers, offering insights into the unique challenges and vulnerabilities within the halal food supply chain. By specifically focusing on Malaysia, this research contributes to the limited existing literature in this specific context, further enriching our knowledge in this field.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».