Pengaruh Tingkat Komitmen Lingkungan Freight Forwarder Terhadap Respon Kebijakan Green Freight Transport
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
Kegiatan transportasi barang memberikan dampak negatif berupa polusi udara yang cukup signifikanpada lingkungan. Kebijakan uji kir kendaraan bermotor saat ini masih belum efektif untuk mengurangiemisi polusi udara karena emisi co2 harus dikontrol melalui pengurangan konsumsi bahan bakar.Diperlukan kebijakan yang dapat mengurangi polusi udara melalui pengurangan konsumsi bahan bakarkendaraan bermotor dengan pendekatan ASI (Avoid, Shift, Improve). Respon freight forwarder sebagai pihakyang terkena dampak langsung kebijakan akan berbeda-beda, diperkirakan dipengaruhi oleh tingkatkomitmen lingkungan perusahaan. Analisis klaster digunakan untuk mengelompokkan tingkat komitmenlingkungan freight forwarder, sedangkan untuk mengetahui pengaruh tingkat komitmen lingkungan freightforwarder terhadap respon kebijakan green freight transport dilakukan analisis Anova satu jalur. Hasil analisisklaster menunjukkan hampir separuh perusahaan (40% atau 24 perusahaan) mempunyai tingkat komitmenreaktif, 33 % (20 perusahaan) perusahaan mempunyai tingkat komitmen akomodatif dan 27% (16 perusahaan)perusahaan mempunyai tingkat komitmen proaktif. Dari uji hipotesis, dapat diketahui bahwa perusahaandengan tingkat komitmen yang berbeda (proaktif, akomodatif, reaktif) tidak memberikan respon yangberbeda terhadap usulan kebijakan green freight transport.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,007 |
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