Sustainable development goals and supply chain practices: a framework based on a meta-synthesis analysis of case studies
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study investigates the ways in which supply chain practices are adopted by firms to address the United Nations sustainable development goals (SDGs). By employing a practice-based studies perspective, we explored empirical insights from case studies to advance our knowledge in the sustainable supply chain management (SSCM) field. Design/methodology/approach A meta-synthesis of publications was conducted through the content analysis of 28 primary case studies published between 2015 and 2024. We identified what, where, by whom, why and how multiple practices were explored toward SDGs. Findings Our findings are constituted of four bundles of practices that emerged from the analysis. We noted that supply chain practices rely on their surroundings (e.g. context and sector) and have both direct and indirect relationships with SDGs. Based on our analysis, SDG 12 (responsible consumption and production), SDG 8 (decent work and economic growth), SDG 3 (good health and well-being) and SDG 2 (zero hunger) are the most frequently targeted goals in SSCM. Most cases focused on developing economies and limited to a few sectors (i.e. agri-food related), offering a wide spectrum for further research. Originality/value By exploring a meta-synthesis method, which remains underutilized in our field, this study provides a comprehensive systematization of the ways in which SSCM research has linked SDGs and supply chain practices. We provide an understanding that firms’ supply chain practices can lead to SDG implementation should provide indication of sustainable practices that contribute to the SDGs, instead of assuming implicit connections.
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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 | 0,239 | 0,291 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,074 | 0,043 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,009 |
| Communication savante | 0,015 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».