A Literature Review on the Research of Circular Economy-Based Green MICE
Notice bibliographique
Résumé
The circular economy is a mode of economic development centered on high efficient and cyclic utilization of resources, characterized by low input, high efficiency and low emission. “3R” is the most basic practical operating principle of circular economy. The circular economy integrates the cleaner production and the cyclic utilization of wastes. The green MICE has become one of the important industries of developing circular economy. Ping Hu (2006), Ming-Gui Sun (2006), Wei-Dong He (2009), etc. defined the green MICE respectively. As for the literature review on the researches of green MICE, the foreign scholars and countries focus on the construction of guides to the MICE (Meeting) and of ecological venues, such as Cathy Crisci (2009), the US “Meeting Industry Committee”(2003), Canada National Environment Research Council and Green Meeting Committee, Germany, the UK, France, etc. While in China, we focus on the research of green MICE’s development and approach of practice, such as Ming-Gui Sun & Hong-Yuan Zhang (2006), Cheng Yan (2007), Mei-Liang Cai (2008) and Wei-Dong He (2009), etc. Concluded from the literature review, the research of evaluation system of green MICE will be the future task.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».