Driving sustainable supply chains: empowering social responsibility and environmental excellence amid uncertainty
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study investigates how consumer awareness of environmental and social issues affects retail channels. It proposes a win-win contract designed to motivate manufacturers and retailers to produce environmentally friendly products in a socially responsible manner. Notably, this research considers the uncertainty about consumers’ social awareness levels. Design/methodology/approach This study analyzes a model of a supply chain where a retailer procures products from a manufacturer to fulfill fluctuating demand influenced by consumer preferences for eco-friendly and socially responsible goods. The research conducts a comparative analysis between the optimal first-best solution and the suboptimal second-best solution to characterize the inefficiencies within the supply chain. Findings Lack of coordination in a socially and environmentally conscious market can harm profitability. Collaboration among supply chain parties enhances both sustainability and profitability, underscoring the importance of equitable surplus-sharing through appropriate contracts. Practical implications This study underscores the importance of collaboration among supply chain stakeholders to enhance performance for all parties involved. It offers valuable insights into the collective optimization of sustainability, profitability and social responsibility objectives, addressing the challenges of the complex business landscape. Originality/value This study enhances the current body of literature on sustainable supply chain management by integrating green and social initiatives while considering the uncertain reaction of consumers to the social initiatives of the supply chain. Considering the limited exploration of social factors in retail channels, it is essential to incorporate the stochastic aspects of these factors to gain a deeper understanding of their impact.
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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 | 0,002 | 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle