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Enregistrement W4413872455 · doi:10.5267/j.ijiec.2025.6.008

Blockchain technology adoption decision and coordination contract in green supply chain

2025· article· en· W4413872455 sur OpenAlexvenueno aff
Yuhui Li, Jing Luo, Peiyu Zhao, Lin Tong

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Industrial Engineering Computations · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesMinistry of Education, IndiaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBlockchainSupply chainBusinessIndustrial organizationSupply chain managementProcess managementComputer scienceMarketingComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic information asymmetries in green markets erode consumer trust, creating dual impediments to sustainable consumption and supply chain efficiency. Blockchain addresses these challenges by leveraging its unique technical features. This research analyzes a two-stage green supply chain comprising a manufacturer and retailer, developing three models with key parameters: green preference levels, trust coefficients, and blockchain traceability costs. These models, which include a baseline non-blockchain model, blockchain-enabled decentralized decision-making and blockchain-integrated centralized decision-making frameworks, are designed to explore blockchain adoption strategies and coordination mechanisms. This research elucidates several critical insights: (1) The optimal level of green production investment correlates positively with consumer green preferences regardless of blockchain implementation. Blockchain incentivizes the manufacturer to boost green investments, stimulating demand, improving retailer profits and Consumer Surplus. (2) Beyond blockchain operational costs, consumer trust levels act as pivotal determinants in decisions regarding blockchain adoption. The manufacturer tends to be more inclined to adopt blockchain technology only when consumer trust levels and the fixed costs of blockchain implementation are both below specific thresholds. (3) Compared with the decentralized decision-making model, the centralized decision-making model exhibits elevated levels of green production investment, significantly higher overall supply chain profits, and an augmented Consumer Surplus. The design of a two-part tariff contract with fixed remuneration enables supply chain coordination. Within a defined threshold range, fixed remuneration can achieve Pareto improvement in profits for both manufacturer and retailer. (4) The asymmetric Nash bargaining equilibrium enables the efficient allocation of post-coordination surplus gains. This research offers theoretical support for blockchain adoption choices in green supply chains, promoting green, efficient, and sustainable supply chain development.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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