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Enregistrement W4414440185 · doi:10.1016/j.sftr.2025.101294

Supply chain management for online pharmacies: An exploration of operations, pricing, counterfeit medicine and technology uptake

2025· article· en· W4414440185 sur OpenAlexaff
Sai Krishna Pabba, Astha Verma, Alexandros Nikitas, Radi Haloub

Notice bibliographique

RevueSustainable Futures · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Quality and Counterfeiting
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupply chainCounterfeitSupply chain managementPharmacyUnderpinningTransformative learningWork (physics)Profitability indexHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global online pharmacy sector is set to double its size in the next couple of years; a forecast highlighting its crucial and still rapidly emerging impact in healthcare. Using a theme-based narrative literature review covering academic publications through years 2013 to 2022, this study describes the role of Supply Chain Management (SCM) for online pharmacies by identifying and contextualising four industry-defining themes. These are namely dual-channel operations (i.e., synergies between online and traditional pharmacies), pricing strategies (e.g., balancing profitability and affordability ), legitimacy challenges (i.e., are any medicine counterfeit?), and technology's transformative impact (e.g., AI and blockchain operations are paradigm-changers). The study highlights the urgency of regulatory collaboration and rigorous oversight for secure and efficient online pharmacy supply chains and exposes the reader to the current challenges and opportunities underpinning the online pharmacies’ SCM. This work enhances the academic understanding of an emerging sector and provides practical insights for online pharmacy businesses about tackling barriers that may disrupt or diminish supply chain efficiency. As the sector grows, these evidence-based insights can assist strategic decisions, policy formations, and technological progress, fostering improved global healthcare access.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0070,012
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0100,012
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,351 · 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'étudeQualitatif
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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