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Enregistrement W4405801393 · doi:10.1016/j.ejor.2024.12.022

Blockchain adoption and coordination strategies for green supply chains considering consumer privacy concern

2024· article· en· W4405801393 sur OpenAlexafffund
Changhua Liao, Qihui Lu, Salar Ghamat, Huifen Cai

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Operational Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Zhejiang ProvinceZhejiang Gongshang UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaFoundation for Innovative Research Groups of the National Natural Science Foundation of ChinaNational Social Science Fund of ChinaNational Office for Philosophy and Social SciencesCanada Research Chairs
Mots-clésBlockchainSupply chainBusinessConsumer privacySupply chain managementComputer scienceInformation privacyProcess managementIndustrial organizationComputer securityMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Consumers’ uncertainty about the value of green products will reduce their willingness to pay, thereby obstructing green product promotion. Blockchain can eliminate this uncertainty but bring privacy concerns. We develop a game theoretical model to study a green supply chain composed of one manufacturer and one retailer, aiming to explore the implications of partial or full blockchain adoption on green product manufacturing. Subsequently, we consider the use of revenue-sharing and cost-sharing contracts as mechanisms to coordinate the supply chain that adopts blockchain technologies. We show that adopting blockchain for some products benefits the manufacturer and the retailer, and consumers’ privacy concerns make it impossible for blockchain to be adopted for all products. Interestingly, partial or full blockchain adoption does not affect the green investment level. Furthermore, we find that revenue-sharing and cost-sharing contracts are always beneficial for the manufacturer. However, it can be beneficial for the retailer only when the revenue-sharing or cost-sharing ratio is small. Surprisingly, the effectiveness of the coordinating contract is not affected by consumers’ privacy concerns. Finally, when comparing the wholesale price contract with two coordination mechanisms, we find that the manufacturer and the retailer can agree on adopting a cost-sharing contract when both revenue- and cost-sharing ratios are low. When the revenue-sharing ratio is moderate and the cost-sharing ratio is low, a revenue-sharing contract is adopted. In all other cases, trading is conducted according to the wholesale price contract. These insights can contribute to optimize the application of blockchain in green supply chains.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations57
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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