Sustainable supply chain initiatives in reducing greenhouse gas emission within the road freight industry
Notice bibliographique
Résumé
Background: Global supply chains have evolved from a traditional simple supply chain to one that is filled with complexities and uncertainties. The increase in road freight transportation has resulted in an escalation in the emission of greenhouse gases (GHG) into the atmosphere, impacting climate change.Objectives: The purpose of this article was to investigate the implementation of sustainable supply chain initiatives in reducing GHG emissions within the South African road freight transport industry.Method: This research utilised a case study approach and used primary data, obtained through self-administered questionnaires, to explore the adopting sustainable transport management practices.Results: The main drivers for implementing sustainable initiatives are pressure from consumer and brand protection, pressure from top management, and cost saving and revenue. Eco-driving, eco-routing and increasing vehicle carrying capacity are the most adopted sustainable supply chain initiatives implemented. The key benefits resulting from implementing sustainable initiatives were operational cost savings, improved competitive advantage and enhanced supplier relationships. Also, the lack of government support, lack of understanding of the cost and insufficient manpower were identified as the foremost challenges associated with the implementation of these sustainable initiatives.Conclusion: The results reveal that organisations are placed under enormous pressure to implement sustainable practices. This study identifies various sustainable initiatives to reduce GHG emissions and addresses the associated benefits and challenges when implementing these initiatives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».