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Enregistrement W4406987269 · doi:10.1080/00207543.2025.2456597

Improving a supplier's social responsibility: the effect of competition and incomplete visibility

2025· article· en· W4406987269 sur OpenAlexafffund
Amirmohsen Golmohammadi, Majid Taghavi, Samira Farivar, Ali Vaezi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Production Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensTrent UniversityCarleton UniversityLaurentian University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésCompetition (biology)VisibilityBusinessIndustrial organizationCorporate social responsibilitySocial responsibilityMarketingMicroeconomicsComputer scienceEconomicsPublic relationsPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Firms face increasing pressure from consumers, governments, and non-governmental organisations (NGOs) to implement better social responsibility (SR) practices in their supply chains. However, a lack of visibility into suppliers' operations and competition can hinder a firm's efforts to improve SR in its supply chain. In this study, we consider two competing supply chains, each consisting of a single firm and a single supplier, and explore the case where the firms can invest in their suppliers' SR capabilities. We assume the firms do not have full visibility into the suppliers' SR practices. Moreover, the suppliers are under scrutiny from a third party that may disclose the suppliers' compliance levels to consumers. Our results show that increasing the intensity of price competition leads firms to invest more in their suppliers and improves suppliers' SR. We further show that a firm benefits from having full visibility into its supplier's SR practices only when the suppliers' unit investment costs are low. We extend our results to consider the case where consumers respond to the supplier's actual compliance level (rather than just the news of their noncompliance) and demonstrate the robustness of our findings.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,423
Score d'incertitude au seuil0,431

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,328 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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