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Enregistrement W1987807128 · doi:10.4000/vertigo.3093

Intégrer économie et écologie : le cas de l’industrie canadienne

2005· article· fr· W1987807128 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Jean D. Kabongo

Notice bibliographique

RevueVertigO · 2005
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Industrial Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’intégration de l’écologie et de l’économie dans les activités des entreprises industrielles fait l’objet de plusieurs réflexions théoriques et pratiques. Les stratégies des opérations environnementales représentent souvent des investissements considérables pour les entreprises industrielles. Les dirigeants de ces entreprises font face à des contraintes grandissantes de la part des gouvernements et de la société - qui exigent l’adoption de systèmes de production propre - ainsi que des conséquences des fluctuations des marchés et de la concurrence. Les études portant sur ces considérations se sont plus orientées vers la description des conditions et des implications économiques de l’harmonisation entre l’écologie et l’économie de l’entreprise. Peu de recherches empiriques se sont attachées à décrire le cheminement parcouru par les entreprises industrielles dans ce processus d’intégration. Pour mieux comprendre cette question, une étude menée auprès des responsables de douze entreprises industrielles qui mettent en œuvre les pratiques de l’écologie industrielle a été réalisée. Les résultats montrent que tant pour les entreprises pour lesquelles la revalorisation résiduelle constitue la vocation principale que pour celles dont cette revalorisation se fait en marge des opérations de production industrielle, l’intégration de l’écologie et de l’économie répond à une logique de rentabilité croissante et diachronique. Un modèle de l’évolution de cette intégration est proposé. Celui-ci s’articule autour des quatre étapes essentielles : conscientisation, structuration, affirmation et consolidation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,793
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations5
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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