A Study on Assessing a Business Viability for Transition to a Circular Economy
Notice bibliographique
Résumé
The shift from the existing linear model of the economy to a circular model is gaining traction across business entities, nationally and globally. Minimal studies have been done that would support the circular transition for a business from an existing linear model. There is a significant gap between the formulation and implementation of circular strategies in business. This literature review explores the preexisting concepts of the business model canvas (BMC) and Value Hill tool for the implementation of circular strategies in a business by determining a Good Point for Transition (GPT). The favorable condition, where a business can transition from a linear economy (LE) to a circular economy (CE) is defined as a GPT. This study suggests a three-step generic process that would provide a company with clarity on how to incorporate circular strategies into their structure. Firstly, this review paper defines and elaborates upon the business model canvas (BMC) based on the prior work of Osterwalder and Pigneur (2010) and Lewandowski (2016). Secondly, it analyzes the Value Hill diagram, a strategic tool for circular activities, that a business can use upon implementation of a circular model (Achterberg et al., 2016). Finally, this work will indicate how a circular strategy can be selected on the basis of assessment of the BMC and Value Hill diagram of a business. For a better understanding of the process, IKEA's initiatives for circular strategies are used in the study. The paper concludes with a three-step generic model for determining GPT and emphasizes that the adoption of circular strategies for companies depends upon the circular expertise and resources they and their value chain partners have across the Value Hill diagram. Keywords: circular economy, circular strategies, circular business model canvas, value hill diagram, circular transitions
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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 | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».