Exploring the bridge between digital transformation and sustainable supply chain performance: An empirical study based on Yunnan fresh cut flower supply chain
Notice bibliographique
Résumé
Rapid global economic expansion and ongoing technological advancements have made digital transformation an essential tactic for businesses looking to boost their competitiveness and accomplish sustainable development. The study aims to explore how digital transformation (DT) indirectly affects the sustainable supply chain performance (SSCP) of fresh-cut flower supply chains in Yunnan Province through organizational readiness (OR) and innovation capability (IC) and to examine the moderating role of technology readiness (TR) in this process. This study adopted the survey method of the questionnaire, and the final valid sample was 354. Based on the RBV and the philosophy of sustainable development, the PLS-SEM approach is used in this study to assess the fresh-cut flower supply chain in Yunnan Province. It was found that OR and IC played a significant mediating role in DT and SSCP. Furthermore, the link between DT and OR, IC and SSCP, was significantly moderated by TR. The empirical results suggest that high technological readiness and innovativeness help firms assimilate and apply new technologies faster and thus achieve better results in digital transformation. This paper provides valuable guidance for firms and policymakers, suggesting active investment in digital technologies and infrastructure development, and focusing on the combination of innovation capability and sustainability to promote the sustainable development of agricultural supply chains.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».