Enhancing supply chain sustainability performance: the pivotal role of emerging technologies
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to investigate the impact of sustainable supply chain practices on sustainability performance in North American and Canadian firms in a business-to-business (B2B) context, specifically focusing on the mediating role of emerging technologies. It aims to deepen the understanding of this complex relationship, contributing to both theoretical knowledge and practical applications. Design/methodology/approach This study collected data from supply chain managers in the USA and Canada using a mixed-methods approach that includes partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM), necessary condition analysis (NCA) and importance-performance map analysis (IPMA). PLS-SEM was utilized to model the relationships between sustainable practices, emerging technologies and sustainability performance. NCA identified the essential conditions required for sustainability performance, while IPMA was used to assess the importance and performance of different constructs, helping to pinpoint areas where the managerial focus can yield the most significant improvements. Findings This study reveals that sustainable supply chain practices (SSCP) alone do not directly lead to enhanced sustainability performance. SSCP includes product design, procurement, investment recovery and social sustainability. Sustainability performance includes economic, environmental and social performance. Instead, adopting specific emerging technologies, particularly artificial intelligence, wearable devices and virtual reality, is crucial. A significant threshold identified is these technologies’ 80% adoption rate for substantial performance improvements. Furthermore, this study distinguishes the varying impacts of different technologies on economic, social and environmental aspects of sustainability. Originality/value This research offers new insights by showing that emerging technologies fully mediate the relationship between SSCP and performance. It expands on existing literature by detailing the specific impacts of various technologies, moving beyond the generalized approach seen in prior research. Specific impacts of emerging digital technologies on SSCP and performance remain underexplored in a B2B environment, and this research aims to address this gap.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».