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Enregistrement W3091900619 · doi:10.47670/wuwijar201822oasu

Transition from Linear to Circular Economy

2018· article· en· W3091900619 sur OpenAlexaff
Sugam Upadhayay, Omaima Alqassimi

Notice bibliographique

RevueWestcliff International Journal of Applied Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensWycliffe College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCircular economyRestructuringDispose patternRemanufacturingReverse logisticsConsumption (sociology)BusinessReuseIndustrial organizationSharing economyEnvironmental economicsOrder (exchange)Product (mathematics)Resource (disambiguation)Economic systemComputer scienceEconomicsEngineeringSupply chainManufacturing engineeringMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The contemporary model of economical production and consumption is not sustainable; if the pattern continues, humankind will need to scramble for resources. Currently, resource extraction from the earth is 1.7 times higher than her actual capacity (Watts, 2018). This paper stresses the importance of the shift from the current linear (take, make and dispose) modality to a circular (take, make and reutilize) model to maximize the value from a product by keeping it in the loop of circularity. In pursuit of this change in model, reverse logistics, performance economy, and sharing economy all need to be integrated in order to facilitate regenerative and restorative techniques which enable reusing, recycling, remanufacturing and refurbishing of resources. Businesses need to redesign and restructure their current processes so that they can reduce the consumption of resources, thus developing a competitive edge. Incineration and dumping of resources should be the last option. The assets that are able to sense, record and communicate information are referred to as “intelligent assets” which innovates “smart solutions” to enable a circular economy (MacArthur, 2016). But this paradigm shift is not possible alone through the effort of a single entity. Involvement and commitments from individual, regional, governmental and intra-governmental levels are mandatory as it helps to create a synergist effect.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,511
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,287 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations67
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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