SCRGD: Supply Chain Resilience in the Face of Global Disruptions
Notice bibliographique
Résumé
Supply chain resilience (SCR) has emerged as a critical focus in response to the increasing frequency of global disruptions, including pandemics, geopolitical tensions, and climate change. This study explores the integration of resilience strategies with sustainability performance metrics to address these disruptions and enhance long-term supply chain performance. A conceptual framework is proposed, emphasizing resilience strategies such as flexibility, redundancy, and digital transformation, aligned with sustainability indicators like carbon footprint reduction, resource efficiency, and social responsibility. Case studies from disrupted supply chains, such as during the COVID-19 pandemic, are used to analyze the impact of resilience on sustainability. The findings reveal syner- gies between resilience strategies and sustainability metrics, demonstrating that collaborative and adaptive supply chain practices not only mitigate risks but also contribute to sustainable development goals. However, trade-offs, such as increased environmental costs due to redundancy, are noted, underscoring the need for energy-efficient practices. The study offers actionable insights for practitioners, advocating for digital transformation, multisourcing, and stakeholder collaboration as pathways to enhance resilience and achieve sustainability. Theoretical contributions include bridging the gap between resilience and sustainability while enriching systems theory and the triple bottom line framework. Future research directions are proposed to address gaps in sustainability measurement, focusing on advanced analytics and the social dimensions of supply chain management.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».