Investigating perishable food supply chain management challenges in remote Arctic communities: insights from an embedded case study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Food insecurity in remote Arctic communities is a significant public health issue, driven in part by limited access to affordable, high-quality fruits and vegetables (F&V). This paper examines how northern perishable food supply chain (NPFSC) management challenges affect the affordability, quality and availability of F&V in these communities. Design/methodology/approach A qualitative, embedded single-case study was conducted in a remote city in Nunavut, Canada, triangulating semi-structured interviews, a focus group and field observations. Findings Procurement dependencies, logistical constraints and gaps in quality and information management are key drivers of inefficiencies in NPFSC management. High asset specificity, environmental uncertainty and information asymmetry generate elevated ex-post transaction costs that shape supplier, carrier and retailer behavior, ultimately leading to higher prices, limited availability and compromised quality of fresh produce. Weak contracts, unclear property rights and fragmented information flows diffuse accountability and foster opportunism, while existing subsidy programs fail to address these critical governance and coordination gaps. Building on these insights, the study develops theory-driven propositions emphasizing relational governance, collaborative and technology-enabled logistics, clearly defined property rights through structured contracts, and the integration of enforceable quality standards into subsidy programs to improve food access in remote regions. Originality/value By integrating transaction cost economics with supply chain management and perishable food research, this study deepens understanding of how NPFSC dynamics shape food affordability, availability and quality and offers actionable insights for building more resilient and accountable supply chains in remote regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».