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Enregistrement W4414612673 · doi:10.1080/01605682.2025.2544865

Green supply chain coordination with profit-sharing and government intervention: a game-theoretic approach applied to the pharmaceutical industry

2025· article· en· W4414612673 sur OpenAlexafffund
Milad Darzi Ramandi, Armin Jabbarzadeh, Amin Chaabane, Lionel Amodeo

Notice bibliographique

RevueJournal of the Operational Research Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSupply chainPharmaceutical industryGovernment (linguistics)PurchasingSupply chain managementProduction (economics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amidst the global focus on sustainable development and environmental well-being, the adoption of green Supply Chain (SC) management has emerged as a pragmatic solution for mitigating Greenhouse Gas (GHG) emissions across various operational facets. This study employs a comprehensive approach, concurrently examining GHG emissions in production, transportation, and warehousing within a two-echelon SC framework involving a single vendor and buyer. Their joint objective is to optimize profitability while adhering to governmental regulations targeting GHG emissions reduction. The vendor’s visits to downstream sites are pivotal in fulfilling ordered products dispatched following fixed lead times. The buyer faces stochastic demand and employs a periodic inventory review policy, making service-level decisions contingent on market demand volatility and vendor visit intervals. The vendor’s production processes, requiring energy consumption, prompt investments in green technology to curtail emission rates. Governmental involvement extends to environmental safeguarding through tax policies. Introducing a game-theoretic approach, this study illuminates decision-making processes among SC stakeholders regarding replenishment strategies and emission reduction measures. Mathematical models and solutions for decentralized and centralized setups scrutinize how the SC leader orchestrates a profit-sharing contract to incentivize follower engagement in a comprehensive optimization strategy. The application of the proposed approach is investigated using real-world data from the pharmaceutical SC. In particular, a case study of the inventory control policy at the University of Michigan’s Central Pharmacy is presented to validate the model empirically. The results highlight the significant potential of green investments in reducing GHG emissions and emphasize the critical role of government incentives in driving these investments. The proposed coordination mechanism is shown to markedly enhance supply chain performance. Analytical findings indicate that government incentives lower both the minimum and maximum profit-sharing thresholds necessary for effective coordination, whereas high emission taxes without complementary incentives may discourage collaboration. Sensitivity analyses further reveal how holding costs, emission intensities, and energy prices differently affect service levels and green investments across decentralized and centralized structures. Notably, the study quantifies a 3% decline in service level when GHG emission taxes increase from 0.05 to 0.2, illustrating the need for balanced policy design in pharmaceutical supply chains. Computational experiments, calibrated with real-world pharmaceutical data, validate the model and demonstrate up to a 52% increase in total supply chain profit, over 20% improvement in service level, and reductions of up to 70% in transportation-related and 11.5% in production-related GHG emissions. These findings offer actionable insights for aligning environmental sustainability with profitability through contract-based coordination mechanisms.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,788
Score d'incertitude au seuil0,660

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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'admission2
Résumé présentoui

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