Infiltration, interdiction, and other covert supply chain operations: a research agenda
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The masterminds behind covert supply chain operations aim to hide their activities from government agencies and society at large, often for illegal gains or to intentionally cause harm. This conceptual article outlines a research agenda for future studies by framing covert supply chain activities and the countermeasures used to disrupt them. Design/methodology/approach Secondary data were collected from various news sources (observation) and analyzed to understand the nature of covert supply chain operations and efforts to identify and disrupt them (conceptualization). Findings To date, covert supply chain operations and counter-operations categories have been scarcely scrutinized in the supply chain literature, and our framework presents many fruitful avenues for further research. Practical implications Policymakers may aim to enhance the visibility of covert supply chains to achieve strategic objectives. Our framework enables logistics providers, network orchestrators, and shippers to identify vulnerabilities and detect covert infiltration by hostile actors within customer supply networks. Originality/value The mainstream supply chain literature has viewed supply chains of illegal goods and disruptive counter-operations as piecemeal. This conceptual article addresses the topic holistically to create a framework for guiding future research.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».