Motivations for Implementing Cleaner Production Principles: A Case Study of Saudi Plastic Manufacturers
Notice bibliographique
Résumé
The rapid economic, cultural and industrial development, and population growth in Saudi Arabia has created environmental challenges, threat of energy, resource crisis, and climate change. One of the contributing factors is the increasing number of manufacturers and lack of green practices. Therefore, this study aims to investigate the aspects that influence implementation of Cleaner Production Principles by Saudi Plastic Manufacturers. A conceptual model that was based on technological, environmental, and organizational theory was used to present the primary motivating factors of manufacturers in Jeddah for pollution reduction and also to the achievement of sustainable development goals according to Saudi Vision 2030. The research model provides motivations for the environmental and economic consequence of Cleaner Production Principles Implementation. This work is grounded in hypothesis; such as, regulatory and customer pressures having a positive influence on the implementation of CP principles in the Saudi plastic manufacturer industries. A questionnaire on the implementation of CP principles was provided to the manufacturers. 127 samples were analyzed through SPSS to investigate the relationship between the independent (CP Principles implementation) and dependent variables (motivational factors for implementation). The results have indicated that Regulatory Pressure and Customer Pressure has significant positive influences on the implementation of CP Principles for Saudi manufacturers. The quality of HR, SM support, governmental support, and environmental uncertainty have significant negative influences on the implementation of CP principles. The lack of previous research about CP implementation in KSA will make the results of this research beneficial for future researchers and practitioners.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».