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Enregistrement W4409727716 · doi:10.1287/msom.2024.0879

Restructuring Global Supply Chains: Navigating Challenges of the COVID-19 Pandemic and Beyond

2025· article· en· W4409727716 sur OpenAlexaboutno aff
Yimeng Niu, Niklas Werle, Morris A. Cohen, Shiliang Cui, Vinayak Deshpande, Ricardo Ernst, Arnd Huchzermeier, Andy A. Tsay, Jing Wu

Notice bibliographique

RevueManufacturing & Service Operations Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSupply Chain Resilience and Risk Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRestructuringSupply chainBusinessPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)GeopoliticsResilience (materials science)AdaptabilityNatural disasterPsychological resilienceChinaSupply chain managementIndustrial organizationMarketingEconomicsPolitical scienceFinanceGeographyManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problem definition: The COVID-19 pandemic imposed unprecedented stresses on global supply chains (GSCs), compelling companies to reassess their supply chain structures and strategies. This crisis has also heightened awareness among businesses, consumers, and policymakers about the critical importance and far-reaching implications of GSC design and management. This unique moment presents a generational opportunity for Operations Management (OM) researchers to document and understand the ongoing restructuring of GSCs. Methodology/results: By analyzing microlevel data on U.S. customs import shipments (2019–2021), we uncover shifts in GSC strategies during the COVID-19 pandemic. Firms diversified suppliers within existing sourcing locations and reallocated volumes among them. Whereas dependence on China decreased, imports from other Asian nations like India and Vietnam, as well as North American countries like Canada and Mexico, increased. Industry-specific differences were pronounced, and a notable shift toward lower-frequency, higher-quantity shipments was also observed. Managerial implications: Beyond the challenges of COVID-19, recent years have witnessed other major supply chain disruptions, due to causes such as geopolitical tensions, natural disasters, and port worker strikes. We offer actionable insights for executives designing supply chain strategies to prepare for similar disruptions as they increase in frequency and severity. We identify future research avenues aimed at enhancing the resilience and adaptability of GSCs in a continuously evolving environment. Supplemental Material: The online appendix is available at https://doi.org/10.1287/msom.2024.0879 .

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,011
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,002

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations22
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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