Notice bibliographique
Résumé
Purpose – Misconception of issues surrounding green supply chain management (GSCM), as well as a paucity of relevant information on the tangible benefits of GSCM practices in organizations was justification for this literature review. The paper aims to discuss this issue. Design/methodology/approach – The study has been conducted by analyzing and critiquing secondary data obtained from numerous sources of similar subject. The research topic has been examined in detail. Findings – The outcomes provide an overview of what GSCM practices entail, strategies successful companies have used to incorporate GSCM practices within their organizations and its impact on the industry. Research limitations/implications – The research conducted in this study is limited to one country, i.e. Canada, and as such further research should be carried out by incorporating a larger array of participants so as to obtain a more generalized conclusion. Practical implications – The study contributes to an understanding of the importance of GSCM practices on not only the economic success of a business, but the positive effects on the environment. The results will help in the reduction in emissions of carbon dioxide and other green house gases, thus impacting on climate change. Originality/value – Despite increasing awareness, the implementation of GSCM techniques continue to be deterred by lack of government initiatives and commitment of companies involved in the supply chain. Unless it is given precedence, the benefits of GSCM will continue to elude us. This study provides an opportunity to study a model which has met with critical success, rejuvenate it and consequently mandate its adoption in efforts to attain sustainability.
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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 | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,004 |
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 ».