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Enregistrement W4406774640 · doi:10.2991/978-94-6463-642-0_65

Platform Economy and Global Supply Chain Integration: A Technology-Driven Approach to Business Model Innovation

2025· book-chapter· en· W4406774640 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueAdvances in economics, business and management research/Advances in Economics, Business and Management Research · 2025
Typebook-chapter
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueDigital Platforms and Economics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupply chainBusinessIndustrial organizationProcess managementMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is no question that the platform economy has integrated deeply into global supply chains through advanced technologies like blockchain, cloud computing, AI, and IoT.This work investigates how digital platforms can improve the transparency, coordination and efficiency of supply chains by addressing known inefficiencies such as delays in data updates or general time based failures adopted for access.This research uses case study methodology focussing on multinational enterprises (MNEs) which involve platform based technologies in their supply chains.Data collection consisted of semi-structured interviews, operational data from the supply chain system and document analysis.This paper calculated the relative impact of platform technology adoption on supply chain efficiency by using Structural Equation Modeling (SEM) model.The results indicate a highly significant positive association (0.82) between digitalization and improvements in supply chain productivity In particular, blockchain provided 25% of the efficiency gains, cloud computing added another 30%, and AI & machine learning amounted to just under a quarter (24%), with IoT contributing two in ten.Ability to blend these technologies provide facility in supply chain coordination and flexibility, notably for industries focusing on data based decision making like real time tracking of products.The results of the research provide further confirmation that using platform technologies is an important factor in increasing levels of integration within a supply chain, as has been found elsewhere in the literature.These implications are key to supply chain strategy for global companies, as such technologies enable resilience and agility.However the study was limited by a small sample size, and an early stage in the adoption of platform technologies.Theoretically interesting and highly relevant to practice, future research could study different industries or regions which may vary in response to how disruptions occur so that patterns observed do not simply arise from specifics of a particular industry.Another stream for investigation is whether platform adoption brings long-term changes on overall supply chain performance or just improves resilience against previous types of disruption.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,911
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0090,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,014
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,251 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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