The Impact of E-Auctions in Adjusting Procurement Strategies for Specialty Coffee
Bibliographic record
Abstract
Supply relationships and e-auctions are complementary procurement forms that specialty coffee roasters can utilize when designing a procurement strategy. We model the roaster's optimal choice of procurement strategies using an extended newsvendor model. By comparing the optimal strategies in a benchmark case solely based on relationships to a case in which auctions can be utilized, we derive the impact of e-auctions on the procurement quantity and profit under conditions of demand uncertainty. The two-stage model predicts that the adjustment of procurement using e-auctions is most beneficial under market circumstances of high demand variability and small firm size. We use industry data to illustrate the market conditions for specialty coffee and discuss the potential impact of e-auctions on procurement strategies for specialty coffee based on our model. The theoretical propositions in conjunction with current industry data suggest that e-auctions have great potential to become an integral part of and shape roasters’ procurement approaches in the specialty coffee market. Les ententes avec les fournisseurs et les enchèress électroniques sont des moyens complémentaires que les torréfacteurs de café de spécialité peuvent utiliser pour élaborer une stratégie d’approvisionnement. Nous avons modélisé les stratégies d’approvisionnement optimales des torréfacteurs à l’aide d’un modèle étendu du marchand de journaux. En comparant les stratégies optimales d’un cas fondé uniquement sur les relations avec les fournisseurs avec celles d’un cas où des enchères ont pu être utilisées, nous avons calculé l’impact des enchères électroniques sur la quantité des approvisionnements et les profits en présence d’incertitude de la demande. Selon le modèle à deux étapes, l’ajustement des approvisionnements à l’aide des enchères électroniques est plus bénéfique lorsque la variabilité de la demande est forte et la taille de l’entreprise est petite. Nous avons utilisé des données de l’industrie pour illustrer les conditions du marché du café de spécialité et avons examiné, à l’aide de notre modèle, l’impact potentiel des enchères électroniques sur les stratégies d’approvisionnement de café de spécialité. Les propositions théoriques combinées avec les données de l’industrie actuelles autorisent à penser que les enchères électroniques pourraient très bien modifier l’approche d’approvisionnement des torréfacteurs sur le marché du café de spécialité et en devenir partie intégrante.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".