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Enregistrement W4407262283 · doi:10.5267/j.msl.2024.6.005

Proposing a level of maturity in strategic sourcing: A case study and survey in Brazil

2025· article· en· W4407262283 sur OpenAlexvenueno aff
Thiago Konrath, Fabiano de Lima Nunes, Cristine Hermann Nodari, Ana Lúcia Brenner Barreto Miranda

Notice bibliographique

RevueManagement Science Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueOutsourcing and Supply Chain Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésMaturity (psychological)BusinessProcess managementMarketingBusiness administrationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this study is to propose an instrument for identifying the level of maturity of purchasing and supply management in relation to Strategic Sourcing. Based on an initial model, a maturity measurement instrument was applied to a case study company in a chemical industry company in Vale dos Sinos, in order to validate the tool. Based on this, a survey was carried out with the aim of capturing the perception of purchasing professionals on the topic. By sending a questionnaire to 250 professionals in the purchasing and supply management area, a return rate of 28% (70 respondents) was obtained from this sample. For the data obtained, structural equation modeling (SEM) was carried out using Smart PLS 3.0® software. With the modeling, a load of 0.428 was obtained for the suppliers construct, 0.555 for the inventory construct and 0.158 for the indicators construct. Overall, the satisfactory constructs for this sample positively impact 67.8% on the Strategic Sourcing construct. Therefore, for this specific sample, the constructs referring to suppliers, inventory and indicators jointly impact Strategic Sourcing. The research in question proposed a model for a better understanding of Strategic Sourcing structures and aims to contribute to practical and organizational contexts regarding the maturity of this topic among purchasing professionals. This understanding aims to provide readers with greater empirical and academic understanding of this emerging and important topic for business and company competitiveness.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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