Technological advancements and challenges in food supply chain management: a scientometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to synthesise existing research to provide a comprehensive understanding of the current state of food supply chains by evaluating technological advancements that can address the challenges in food supply chain management (SCM). Design/methodology/approach The scientometric analysis, a quantitative study using statistical methods, selected English publications from after 2014, excluding non-peer-reviewed articles. This study analysed 479 research papers, filtered from 621 articles indexed in Scopus. Findings The review highlights key challenges in food SCM: perishability, increased intermediaries, safety compliance and sustainability. Technological solutions such as blockchain, Internet of Things (IoT), artificial intelligence (AI) and big data (BD) analytics are promising tools to address these issues and attention to food wastage, security and catering services is also essential. Research limitations/implications The study relies on existing literature, possibly missing emerging technologies like multi-enterprise platforms for food certification. Practical implications This review offers valuable insights for food supply chain practitioners by highlighting current trends and contributions from different regions. It underscores the importance of technologies and considers adopting innovative technologies to enhance operations and efficiency. Social implications Accurate food SCM through technological solutions can reduce waste and lower the environmental impact of food production and distribution, emphasising sustainable SCM. Originality/value This study contributes to the existing body of knowledge by systematically reviewing the literature on food SCM and identifying the role of technology in overcoming its challenges. It also directs research on future trends of digitalisation of food SCM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
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 | 0,039 | 0,166 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,141 | 0,204 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».