Notice bibliographique
Résumé
We investigate how recycling can be a strategic source of supply in the presence of a changing supply market. This research is inspired by the metal cutting tools industry, where challenges regarding a key raw material present an opportunity for the manufacturers to create an alternative supply source by recycling. In this study, there is a virgin material market that supplies two manufacturers differentiated in their recycling ability. The problem is formulated as a game, where the manufacturers first make a decision to recycle or not, and then decide on their respective production quantities, and recycling rates. Depending on the fixed recycling cost relative to the unit cost of the virgin material, as well as the recycling cost structure of the two manufacturers, there are four possible equilibria: both manufacturers recycle, neither manufacturer recycles, only the more recycling‐capable manufacturer recycles, or a scenario with two Nash equilibria (either manufacturer recycles whereas the other does not). We show that recycling is indeed a strategic supply source resulting in higher quantities and profits. Interestingly, a manufacturer may recycle less if the unit cost of the virgin material increases, at high recycling rates. This result emphasizes the importance of carefully modeling the recycling cost structure. Although a recycled unit has necessarily a lower life‐cycle environmental impact than a unit made of virgin materials, the industry‐wide environmental impact can be higher in a recycling scenario due to higher production quantities overall. Welfare, however, is higher with recycling.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 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 ».