Enhancing Humanitarian Supply Chain Resilience Through AI: The Moderating Role of Artificial Intelligence in Achieving Sustainable Development Goals (SDGs) in Jordan
Notice bibliographique
Résumé
AI has transformed crisis management throughout humanitarian supply chains by making organizations capable of attaining SDGs with efficiency.This study investigates how AI brings benefits to supply chain agility alongside integration as well as sustainable logistics and readiness against disasters in humanitarian operations across Jordan.The research used Structural Equation Modeling technique to evaluate data obtained from 321 humanitarian supply chain professionals.The research results demonstrate AI serves as a positive moderator that enhances the connection between supply chain agility (β = 0.21, p < 0.001) and supply chain integration (β = 0.25, p < 0.001), sustainable logistics (β = 0.27, p < 0.001), and disaster preparedness (β = 0.22, p < 0.001) which helps improve humanitarian supply chain performance.This study establishes predictive decision-making and real-time tracking along with optimized resource distribution to be fundamental features enabled by AI-driven analytics.The integration of AI improves coordination between non-government organizations and governmental agencies and logistics providers which results in better crisis response capabilities.The research delivers theoretical value to AI-driven supply chain literature and provides useful recommendations to policy makers together with logistics managers and aid organizations who aim to maximize their emergency relief performance.AI technologies require sustained funding to enhance humanitarian operations by making them more efficient and transparent as well as sustainable.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».