Eco-Efficiency and Smes in Nova Scotia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The report in 1987 by the World Commission onEnvironment and Development (WCED) sparked discussion on sustainabledevelopment and the manner in which it can be achieved.The eco-efficiencyof 25 small- and medium-sized enterprises (SMEs) in Nova Scotia, Canada isexplored in addition to considering the challenges to SMEs in attempting toimplement environmental management tools successfully. The firms considered in this analysis were identified through environmentalreviews conducted by the Eco-Efficiency Centre (EEC), a non-profit educationaland environmental management support center for SMEs in Nova Scotia.Avariety of industrial sectors are represented, including food services, metalsmanufacturing, and entertainment. Thirty-five different actions were identified by EEC as applicable toachieving three environmental objectives: (1) reduce the consumption ofresources, (2) reduce the impact on nature, and (3) implement a systematicapproach.The results show that, on average, the companies were involvedin 9 of the 35 actions. Of the actions undertaken, more than 50 percent fell within the objectivesof reducing the consumption of resources and implementing a systematicapproach.This result implies that cost is a stronger influence thanregulations for these SMEs.As a result of the low levels ofeco-efficiency demonstrated by these SMEs, there is much room for improvementin this area. (SRD)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».