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Enregistrement W1531684967

Approches stratégiques des émissions CO2: Les cas de l'industrie cimentière et de l'industrie chimique (Strategic Approaches to CO2 Emissions: The Case of the Cement Industry and of the Chemical Industry)

2013· article· fr· W1531684967 sur OpenAlexaff
Diane‐Laure Arjaliès, Cécile Goubet, Jean Pierre Ponssard

Notice bibliographique

RevueSSRN Electronic Journal · 2013
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesWelfare economicsBusiness administrationBusinessEconomyEconomicsArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La capacite des entreprises a transformer une contrainte environnementale en source d’opportunite strategique est un sujet controverse dans la litterature. S’appuyant sur une etude comparative des strategies de lutte contre les emissions CO2 mises en place par les industries cimentiere et chimique, l’article demontre que la latitude des entreprises a adopter une approche proactive face au developpement durable est fortement contrainte par les caracteristiques du secteur en termes de dependance vis-a-vis des ressources naturelles, de flexibilite dans la composition du portefeuille d’activites et de structure du secteur aval. Cet article fut nomine en 2012 pour le prix du meilleur article par le Syntec dans la categorie “Management / Ressources Humaines/Organization.”The ability of firms to transform an environmental constraint into a strategic opportunity has been a controversial issue in the literature. Based on a comparative study of CO2 strategies in the cement and chemical industries, the article shows that the capacity of firms to be proactive regarding sustainable development is largely constrained by the characteristics of the sector in terms of dependence on natural resources, flexibility in the composition of activities portfolio and structure of the downstream sector.This paper was nominated in 2012 for the best paper by the Syntec in the category Management/Human Resources/Organization.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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