Dynamic Eco Innovation Practices: A Systematic Review of State of the Art and Future Direction for Eco Innovation Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The purpose of this paper is to discuss the role of dynamic eco innovation practice in order to achievesustainability in manufacturing industries. The outcomes of this paper attempts to describe core categories of ecoinnovation practices in manufacturing industry, drivers of eco innovation-practices and framework of dynamiceco-innovation practices. At the end of the paper provides insight of new research direction for eco innovationresearch in new millennium particularly in developing countries.Design/methodology/Approach: The selected papers that have been reviewed were retrieved from Googlescholar database with high citation index. A list of items/variables was developed for eco innovation measuresbased on dynamic capabilities theory pillar in eco innovation /green manufacturing through systematic literaturereview.Findings: Manufacturing acknowledges technical target in form of both product and process eco innovation as apivotal role to attain sustainability development in ecology, economy and society. There are four eco innovationdrivers captured in literature namely regulatory push, technology push, market pull, and firm strategies. However,underlined dynamic capabilities theory, four measurements uncovered consists of technology collaboration,green human resource, eco innovation culture and environmental management system strategy. Exploring thefactors of eco innovation effort considered as the heart of new research direction in new millennium.Originality/value: Eco innovation is a new research area and limited knowledge established under micro level.Thus, this paper attempts to provide a clear direction of dynamic eco innovation practices towards ecoinnovation efforts in manufacturing industry en route for building the sustainable development echoes toeconomy, ecology and society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».