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Enregistrement W3032388813 · doi:10.3390/su12114397

The Role of Port Development Companies in Transitioning the Port Business Ecosystem; The Case of Port of Amsterdam’s Circular Activities

2020· article· en· W3032388813 sur OpenAlexfundno aff
Peter W. de Langen, Henrik Sornn‐Friese, James Hallworth

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Ports and Logistics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPort (circuit theory)BusinessEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a gradual but clear transition towards a circular economy (CE) that will potentially have significant impacts on ports, both in their function as transport nodes and as locations for logistics and manufacturing activities. A rough appraisal of new investments in circular manufacturing activities in ports in Europe drawn from organizational reports and official webpages illustrates the (slow) development of circular activities in ports. This paper is to our knowledge the first paper which deals with the implications of CE for the business model of the port development company. We assess if and how the circularity transition affects the role and business model of port authorities as developers of port clusters. We outline a framework for analyzing the consequences of CE on the business model of the port authority. We then apply this framework to get a detailed understanding of the emerging CE ecosystem in the Port of Amsterdam, which is clearly a frontrunner in the transition, and the role of the government-owned Port of Amsterdam port development company (PoA) in developing this ecosystem. In Amsterdam, a CE ‘business ecosystem’ has emerged and continues to evolve with three types of synergies between the companies in this ecosystem: logistics infrastructure and services synergies, input–output synergies and industrial ecology synergies. We find that the spatial scale of the CE value chains in the port varies between segments and that they are generally less international than ‘linear’ value chains. The development of CE activities occupies a central place in PoA’s strategy, and PoA assumes new and active roles in advancing the circular business ecosystem, most notably through developing industrial ecology synergies and nurturing and attracting new, innovative CE companies. Finally, the circularity transition leads to changes in PoA’s business model, with an increasing focus on new services that create synergies, and a decreasing importance of the share of port dues in the total revenue mix.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0110,007
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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