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Enregistrement W3116030304 · doi:10.5267/j.uscm.2020.10.003

Life cycle assessment: Study linkage between environment supply chain management and sustainability of supply chain

2020· article· en· W3116030304 sur OpenAlexvenueno aff
Ahmad Hidayat Sutawidjaya, Lenny Christina Nawangsari, Norashidah Mohamed Nor

Notice bibliographique

RevueUncertain Supply Chain Management · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupply chainSustainabilityLife-cycle assessmentBusinessReuseSupply chain managementEnvironmental resource managementLinkage (software)Environmental impact assessmentSustainable developmentEnvironmental economicsProduction (economics)Natural resource economicsEnvironmental scienceWaste managementEngineeringEconomicsMarketingEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The most significant impacts on the environment and society of corporate operations occur in the supply chain. Environmental impacts occur at different stages of the environmental life cycle and relate to the extraction of raw materials from the earth, the processing and manufacturing of building materials, the construction process, operation or use, maintenance and repair, repair and eventual disposal or reuse of materials. Environmental phenomena of climate change or global warming are the result of human practice. Global warming causes an increase in ocean temperatures and surface of the book, causing melting of polar ice caps and rising sea levels. Another phenomenon of waste and sewage problems has become a national and international problem. Every supply chain activity in a series of production activities has an impact on the environment. Supply chains can have different organizational structures that reflect business relationships or the level of collaboration between chain companies. This study examines the relationship of Life Cycle Assessment (LCA) with Environment Supply Chain Management (ESCM) and Sustainability Supply Chain in Manufacture in Indonesia.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,303
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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