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L’impact des technologies de linformatioi sur les structures de gestion des achats : des leçons pour la gestion de la chaîne logistique

2010· article· fr· W35838218 on OpenAlexaff
Jean Nollet, Martin Beaulieu

Bibliographic record

VenueLogistique & Management · 2010
Typearticle
Languagefr
FieldBusiness, Management and Accounting
TopicQuality and Supply Management
Canadian institutionsHEC Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhysicsPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le déploiement d’une chaîne logistique performante exige une adéquation appropriée avec les structures organisationnelles. Le domaine des achats a justement produit des études sur le sujet qui peuvent inspirer les réflexions des gestionnaires de la chaîne logistique. Souvent, les études dans ce dernier domaine tendent à classifier les structures comme étant centralisées ou décentralisées. Cependant, la réalité est plus complexe. D’abord, entre ces deux options extrêmes, il existe une variété de structures hybrides. Ensuite, d’autres dimensions doivent être intégrées à la configuration d’une structure, notamment la formalisation et la spécialisation. Par ailleurs, les technologies de l’information (TI) peuvent contribuer au déploiement de structures plus complexes. Leur apport a été étudié dans une multitude de contextes, mais très peu dans le domaine de la gestion des achats.Une étude de cas retraçant une expérience de mise en œuvre d’une structure de gestion des achats dans une société internationale de services financiers permet de dégager des observations intéressantes à ce sujet. Les résultats de cette étude indiquent que dans ce cas : 1) la structure est nettement le fruit d’une stratégie délibérée permettant de rehausser la contribution de la fonction achats ; 2) les TI facilitent un découpage entre les décisions d’exécution et les décisions de contrôle, ce qui peut favoriser simultanément la centralisation et la décentralisation de la structure ; 3) avec l’apport des TI, la centralisation d’une activité ne signifie pas nécessairement sa déconnection de la base opérationnelle ; 4) les TI renforcent le formalisme de l’organisation. Nos travaux indiquent aux gestionnaires des achats et de la logistique qu’au-delà des schémas traditionnellement analysés, ils peuvent maintenant envisager de nouvelles structures qui leur permettront de tenir compte des objectifs à atteindre, tout en visant une plus grande efficacité.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.020
Threshold uncertainty score0.068

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.013
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0030.003
Science and technology studies0.0020.004
Scholarly communication0.0100.013
Open science0.0020.004
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0200.005

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.

Opus teacher head0.038
GPT teacher head0.286
Teacher spread0.248 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations7
Published2010
Admission routes1
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