Comparative innovative logistics performance analysis of G7–BRICS countries using SWARA–MEREC based EDAS methodology
Notice bibliographique
Résumé
In today's world, where globalization and digitalization are accelerating, the logistics sector has become a strategic element in determining countries' economic competitiveness. The increasing complexity of logistics and the rapid evolution of trade networks require innovative, adaptive logistics structures. In this process, innovation stands out as a key factor that increases the efficiency and sustainability of logistics systems. In particular, broad innovation capacity and supportive institutional environments significantly shape the development of modern logistics systems. A logistics infrastructure strengthened by innovative approaches both increases operational efficiency and supports environmental sustainability. This study proposes a new index measuring countries' Innovative Logistics Performance (ILP) by integrating data from the Global Innovation Index (GII) and the Logistics Performance Index (LPI). By combining these two widely recognized indices, the study offers a multidimensional perspective on the innovation–logistics nexus. The index provides a systematic tool to assess how innovation dynamics translate into logistics competitiveness at the national level. In this respect, the study introduces a new conceptual framework in the literature and presents a measurable structure for analyzing this relationship. The study's unique feature is its hybrid methodological approach, combining SWARA, MEREC, and EDAS for the first time. This multi-method approach allows for a more comprehensive evaluation compared to traditional single-method analyses. The proposed model integrates both subjective and objective weighting techniques, ensuring balance and reliability in the evaluation process. The findings indicate that the "Institutions" criterion is the most influential determinant of ILP, followed by "Customs" and "International Shipments." The United States, Germany, and Canada stood out as the top-performing countries. Furthermore, a sensitivity analysis was conducted to assess the model's reliability, confirming its robustness and consistency in the evaluation results.
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 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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».