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Enregistrement W4408237996 · doi:10.5267/j.jpm.2025.3.002

Exploring the bridge between digital transformation and sustainable supply chain performance: An empirical study based on Yunnan fresh cut flower supply chain

2025· article· en· W4408237996 sur OpenAlexvenueno aff
Ni Li, Boonsub Panichakarn, Tao Xing

Notice bibliographique

RevueJournal of Project Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDigital Transformation in Industry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupply chainBridge (graph theory)Transformation (genetics)BusinessChain (unit)Environmental economicsIndustrial organizationEconomicsMarketingChemistryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,499
Score d'incertitude au seuil0,755

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,003
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,239 · 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'admission1
Résumé présentoui

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