Emissions from international transport in global supply chains
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to highlight the importance and need to include carbon emissions from international transport in the sourcing decisions of corporate organizations and the calculation of national emissions inventories (NEIs). Design/methodology/approach The paper proposes a method of attributing emissions from international transportation in global supply chains and calculating their impact on the economic sustainability of corporate organizations through a carbon price. Findings An application of the original model developed in this paper showed that international transport emissions can have an important effect on NEIs. An example of the imports of manufactured items from China and Germany to the USA showed a 3 per cent increase in emissions from manufacturing activities in the USA. Research limitations/implications Introducing carbon pricing on international transport emissions is expected to motivate corporate leaders to include emissions from international transport as a factor in their sourcing decisions. Practical implications Inclusion of international transport emissions along with the imposition of a carbon tax are designed to act as disincentives to generating emissions from supply chain activities. It is argued that the implementation of the model may provide long-term benefits associated with reduced emissions and a level playing field to organizations which use efficient technologies in manufacturing. Social implications It is recognized that the implementation of a carbon tax on international transport emissions may face resistance from several stakeholders, including governments of exporting countries, corporations and customers, due to an increase in cost. Originality/value This paper provides an original method to include emissions from international transport in supply chain decisions.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 découle