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Enregistrement W2031789227 · doi:10.1016/j.ijsbe.2014.12.003

Potential benefits of developing and implementing environmental and sustainability rating systems: Making the case for the need of diversification

2014· article· en· W2031789227 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Built Environment · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityTriple bottom lineDiversification (marketing strategy)BusinessVariety (cybernetics)Environmental economicsGovernment (linguistics)Resource (disambiguation)Natural resourceEnvironmental impact assessmentEnvironmental resource managementEconomicsMarketingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we explore the potential benefits of implementing environmental and sustainability rating systems (ESRS) in industrial sectors other than the building industry. The increasing demand for natural resource exploration and exploitation has generated greater attention to the impact of such activity on both the organization and its stakeholders. One solution to mitigate the negative impacts is to regulate it through government agencies and legal requirements. While providing general guidelines, these processes often provide little practical help for firms to address triple bottom line goals in sustainability (i.e. social, economic, environment). More recently, a variety of environmental and sustainability rating tools have been developed to assist firms in making decisions that best fit these goals. While readily used and championed by the building industry, these rating tools have yet to be adopted by adjacent industries like mining, energy, oil & gas, and heavy industrial. This paper outlines potential benefits that these industries could realize in choosing to use such tools for the assessment of sustainability performance.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,462
Score d'incertitude au seuil0,398

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,229 · 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