Building theory of green supply chain management for the chemical industry
Notice bibliographique
Résumé
Purpose In Bangladesh, the chemical industry is one of the expanding industries based on current statistical data analysis. Green supply chain management (GSCM) is pivotal in order to compete with the global competition. This paper main aim is to discuss a systematic approach to build a structural outline. The purpose of the proposed structural outline is to predict the constructive implementation of GSCM especially on chemical industry in Bangladesh. Design/methodology/approach This proposed structural framework evaluates the suitable interrelationship next to the barriers of GSCM in the Bangladesh's chemical industry. Here, on the basis of literature review and survey from expert opinions by the use of the Delphi methodology in total eight barriers were concluded. Here additionally, MICMAC analyses were applied to determine the driving and dependence power. Furthermore, the frameworks outline for the barriers were included by means of total interpretive structural modeling (TISM) method. Findings Based on the analysis, the most significant barriers were found lack of supporting laws and guidance from the government and cost of disposal of hazardous products. Research limitations/implications The TISM technique only has implemented to develop the framework, whereas other tools or structural equation modeling (SEM) technique can be used to develop and validate the frameworks for barriers. Originality/value In this research, Delphi method questionnaire generated based on the GSCM in the Bangladesh chemical sector. This study will assist the industrial managers to assess and evaluate the crucial sectors, whereas they should give priority to apply the GSCM in the Bangladesh chemical industry.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».