Hybrid AHP-DEMATEL Model for Prioritizing Key Resilience and Sustainability Drivers and Controllers in Agri-Food Supply Chains
Notice bibliographique
Résumé
Agri-food systems are fundamental at the intersection of agriculture and industrialization, playing a crucial role in global food production and distribution.However, each agri-food supply chain (AFSC) has unique characteristics, posing the challenge of identifying tools and strategies that can be adapted to diverse contexts.Sustainability has now become a priority, driven by increasing consumer awareness of the environmental impact of agricultural and industrial practices.This shift has transformed sustainability from a trend into a necessity to ensure efficient and resilient operations.Achieving this requires effective cooperation across all supply chain links, promoting the integration of economic, social, political, and environmental aspects.This study aims to identify and prioritize the key drivers and enablers of resilience and sustainability in AFSCs.Through a systematic literature review (SLR), drivers were grouped with their respective enablers, creating a framework to assess their impact on the performance of each supply chain component.The Analytical Hierarchy Process (AHP) was used to assign weights to the drivers, while the Decision-Making Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL) method was applied to evaluate interactions between variables and establish a ranking of their relative influence.The results revealed that the driver "Evolution of Agricultural Systems" had the highest weighting, followed by "Water Footprint."Regarding enablers, the highest-scoring factors were "Redesign and Coordination of Operations" and "Collaboration Across Supply Chain Links."These findings provide a solid foundation for strategic decision-making to enhance the sustainability and resilience of AFSCs.
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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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».