A DEMATEL approach for evaluating barriers for sustainable end-of-life practices
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 Sustainable end-of-life (Sus-EoL) practices can be achieved through manufacturing of sustainable products, and recovery and recycling after the use phase. To achieve Sus-EoL, the manufacturing organizations should handle their products after their EoL. The recovery of used products is achieved through the design of the collection location. However, the first step is to understand and identify the barriers (e.g. lack of awareness among people, lack of technology, etc.) which prevent the implementation of Sus-EoL practices. The paper aims to discuss these issues. Design/methodology/approach This paper is about the 18 barriers responsible for the poor success of Sus-EoL practices of used plastic parts. By applying the DEMATEL method and by incorporating experts’ knowledge, a prominence and causal relationship diagram was developed through which the influential strength among barriers was studied. Findings The α value is computed as 0.068, and the values lower than α were eliminated to obtain the digraph. Poor curbside pick is identified as the most dominant barrier in implementation of Sus-EoL practices in plastic parts with an influential score of 3.96. Research limitations/implications The research is conducted in the Indian scenario which could be extended to global context by selecting the suitable barriers. Practical implications The results from the study can be used by the managers of organizations to enhance the possibility of Sus-EoL practices by incorporating suitable strategies which is the significant contribution of this study. Originality/value In the past, few authors discussed about the barriers of Sus-EoL practices; however, the analysis of complex interrelationship does not exist. Thus, the global and group interrelationship has been studied which is expected to pave way for future research in the direction of elimination of barriers and so on.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle