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Enregistrement W2527948277 · doi:10.2495/sdp-v11-n5-771-780

Green supply chain management for construction waste: case study for turkey

2016· article· en· W2527948277 sur OpenAlexvenueno aff
Tuğçe Beldek, H. Camgöz-AkdaĞ, Ercan Hoşkara

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupply chain managementSupply chainBusinessWaste managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the construction industry is growing rapidly, managing a project becomes more vital.The three major parameters to be optimised for a project are content, time and cost to reach a high level of quality.These parameters are also essential for a construction project to satisfy customers on time.Today, it is also critical to protect the environment either at a manufacturing or at a construction site.Environmental problems and the growth of construction industry cause a new topic to manage construction waste with the help of green supply chain management (GSCM).GSCM reduces energy usage and waste, so it prevents any problem that will occur in human health and environment.To decrease waste with the help of GSCM in construction site, waste management regulations must be set to force the producers and consumers for its application.The European Union Council published a waste management directive in 2008 that gives some goal numbers to manage construction waste to minimise the environmental effect.The goal is to reach a reduction of 70% of construction and demolition waste (CDW) that will be reused, recycled or recovered in 2020.The aim of this study is to explore the cost-benefit and socialbenefit reflections of GSCM practices in Turkey under the influence of recent government mandated regulations with an emphasis on green supply chain and reverse logistics in CDW compared to EU 2008 directive.As Turkey is a candidate EU member, this study is analysing how close it is to the directives mentioned above.A GSCM flow chart is established to understand the CDW management system clearly in Turkey.Based on the literature review and case study examples from Turkey a model is built and propositions regarding GSCM and reverse logistics are formulated.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,235 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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