Principles for responsible metals supply to electronics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper seeks to critically analyse the list of principles on the extractive phase of the electronics supply chains, proposed for consumer electronic companies, by the non‐governmental campaign MakeITfair. The purpose is to understand whether conformance with these principles could positively influence the socio‐environmental conditions at the mining level. Design/methodology/approach The paper reviews the literature on incorporation of corporate social responsibility in supply chain management. It then examines how metals are mined, traded and used in electronics, as well as how the mining industry has been managing its own socio‐environmental problems. This information underpins the qualitative discussion of the principles. Findings MakeITfair's principles were found to be constructive insofar as they draw the attention of electronic companies to their shared responsibility for the problems of distant‐tier suppliers. Nevertheless, some principles may lead to potentially undesired outcomes such as biased prioritization of mining companies or regions, adoption of contentious “standards”, and conflicts concerning the sovereign rights of nations over their natural resources. Overall, the principles stress traceability mechanisms as means of influencing the mining phase of supply chains without considering the costs and benefits of overcoming the complexities involved in the metal trade and other barriers. The paper concludes by highlighting the need to consider additional ways of positively influencing metals supply. Research limitations/implications The paper points out specific research priorities in the value chains of metals. Originality/value The paper provides a critical analysis of intricate responsibility issues in the supply chain of the world's top electronic companies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle