Omni-channel supply chain pricing and investment decision considering green satisfaction in a competitive and cooperative environment
Notice bibliographique
Résumé
Against the backdrop of depleting natural resources and deteriorating ecological conditions, sustainable development has emerged as a pressing concern in both production and daily life. There is a growing consumer inclination towards purchasing green products. Consequently, catering to consumers’ green preferences can empower enterprises to enhance their core competitiveness and increase their market share. In light of this context, the study focuses on the omni-channel supply chain to construct a comparative model for analyzing optimal decision-making and profitability. It explores how enterprises in a competitive environment, where consumers have varying requirements for product greenness, strategically select their omni-channel marketing and green research and development strategies. These findings offer valuable insights and theoretical support for addressing the challenges posed by multi-channel competition and diverse consumer demands. The research indicates that within competitive models, regardless of consumer satisfaction, the prices and investment efforts associated with both ordinary and green products tend to decrease as the minimum level of green effort increases. Collaboration can enhance the market competitiveness of manufacturers employing omni-channel strategies, yet this advantage diminishes with the escalation of green demand. Conversely, for manufacturers of green products, higher levels of market competition and consumer emphasis on product green attributes correspond to greater market presence and competitiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».