Decision-making and coordination in the contract-farming supply chain with fairness concern and output uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
Supply chain members’ fairness concern, which may be disadvantageous or advantageous inequity averse, is a key factor affecting their cooperation and operation efficiency. Unfair distribution of profits will harm the efficiency of supply chain. In this paper, we consider a contract-farming supply chain consisting of an enterprise and a farmer with fairness concerns and uncertain output, where the enterprise is the leader and the farmer is the follower. We construct three Stackelberg game models: benchmark case without fairness concern, one with the enterprise’s inequity aversion and the other with both parties’. We study the impact of fairness concerns on the optimal decisions of supply chain members. The results show that: (1) When the farmer is neutral or faces disadvantageous inequity, the enterprise’s profit and expected utility are always smaller than that of the benchmark case, while the farmer is likely to benefit. (2) In contrast to previous studies, we find that an increase in wholesale price will lead to lower production input when both parties face disadvantageous inequity. (3) When both parties face advantageous inequity, it can achieve a win-win cooperation if the output uncertainty is high and the degree of the farmer’s advantageous inequity is low.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».