MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1978425852 · doi:10.1108/mrr-06-2013-0157

An analysis of keywords used in the literature on green supply chain management

2015· article· en· W1978425852 sur OpenAlexaff
Amulya Gurtu, Cory Searcy, Mohamad Y. Jaber

Notice bibliographique

RevueManagement Research Review · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupply chainOriginalitySupply chain managementReverse logisticsScopusComputer scienceWork (physics)Value (mathematics)BusinessMarketingSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to analyze the keywords used in peer-reviewed literature on green supply chain management. Design/methodology/approach To determine the keywords that were used in this area, an analysis of 629 papers was conducted. The papers were identified through searches of 13 keywords on green supply chains. Trends in keyword usage were analyzed in detail focusing on examining variables such as the most frequently used journals/keywords, their frequencies, citation frequency and research contribution from different disciplines/countries. Findings A number of different terms have been used for research focused on the environmental impacts of supply chains, including green supply chains, sustainable supply chains, reverse logistics and closed-loop supply chains, among others. The analysis revealed that the intensity of research in this area has more than tripled in the past six years and that the most used keyword was “reverse logistics”. The use of the terms “green supply chains” and “sustainable supply chains” is increasing, and the use of “reverse logistics” is decreasing. Research limitations/implications The analysis is limited to 629 papers from the Scopus database during the period of 2007 and 2012. Originality/value The paper presents the first systematic analysis of keywords used in the literature on green supply chains. Given the broad array of terms used to refer to research in this area, this is a needed contribution. This work will help researchers in choosing keywords with high frequency and targeting journals for publishing their future work. The paper may also provide a basis for further work on developing consolidated definitions of terms focused on green supply chain management.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,144
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
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 enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil0,135

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,144
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0810,096
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0060,008
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,279 · 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.

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

Citations78
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueManagement Research ReviewMême sujetSustainable Supply Chain ManagementTravaux en français237 207