MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2530910456

State-of-the-Art in E-Commerce Carbon Footprinting

2009· article· en· W2530910456 sur OpenAlexaff
Marcelo Velásquez, Abdul-Rahim Ahmad, Michael Michael, Bliemel

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGreen IT and Sustainability
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFootprintingSustainabilityGovernment (linguistics)Environmental economicsComputer scienceReuseState (computer science)Data scienceBusinessKnowledge managementEngineeringEconomicsEcology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper provides a survey of the state-of-the-art in E-Commerce Carbon Footprinting. This comprehensive literature survey informs the research community on past and recent objective and subjective efforts towards measuring Eco-Efficiency and Eco-Efficacy of E-Commerce. Moreover, this paper provides a framework for categorizing research in this critical area. We also provide a summary of some very promising future research directions in Carbon Footprinting of E-Commerce. Our survey corroborates that Carbon Footprinting is now considered a widely recognized broad framework of gauging Eco-Efficiency and Eco-Efficacy of E-Commerce. Furthermore, it informs us that the research in this discipline is fast expanding and evolving. Such a survey in this critical research field is significant for government and corporate policy-makers in formulating informed decisions regarding Sustainability. In addition, the research in this domain may be useful to environmentally conscious consumers who want to make informed choices on their consumption habits for reducing their personal Carbon Footprints

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 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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,576
Score d'incertitude au seuil0,396

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations14
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRePEc: Research Papers in EconomicsMême sujetGreen IT and SustainabilityTravaux en français237 207