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Enregistrement W3151719700 · doi:10.5267/j.uscm.2021.2.008

Optimizing the polymer waste supply chains based on circular economy

2021· article· en· W3151719700 sur OpenAlexvenueno aff
Tetyana Skrypko, Nazariy Popadynets, Tetiana Yakhno, Роман Степанович Шулла, Тетяна Власенко, Inna Irtyshcheva, Yevheniia Boiko

Notice bibliographique

RevueUncertain Supply Chain Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainability and Innovation in Business
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCircular economySupply chainSortingQuality (philosophy)Production (economics)Industrial organizationBusinessEnvironmental economicsEmpirical researchComputer scienceEconomicsMicroeconomicsMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper shows the results of an empirical study on the optimization of polymer waste supply chains based on the circular economy in Ukraine. The research shows that the main links in the activity should be harmonized for quality and quick optimization of polymer waste supply chains, including the processes of collecting, sorting, treatment, processing, and recycling of resources for maintaining the quality by total cost reduction. The research argues that the circular economy that stipulates the easy processing, recycling, disassembling, and restoring of products replaced the traditional linear model “take, produce, and throw out” that has dominated the economy by now. The study shows that the transformation of supply chains in production ecosystems forms competitive advantages at the enterprises that allow them to be more productive through efficient use of resources.

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)0,001
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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,851
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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