Drivers, barriers and incentives to implementing environmental management systems in the manufacturing industry
Notice bibliographique
Résumé
Industrial development has made major breakthroughs in the last decade in the wake of increased production, government policies and public demand. At the same time, problems related to environmental sustainability have become a major concern for producers. The unsatisfactory dimension of environmental protection has always been highlighted, because the environmental management system (EMS) is ignored and not consistently implemented in certain Tunisian companies. This increasing interest in environmental consciousness is pushing manufacturers to aspire to adopt successful environmental management strategies. Organizations are in fact increasingly responsible for monitoring and enhancing their environmental efficiency. The present work is intended to resolve these issues by establishing the essential factors and modelling their interrelationships in the Tunisian context. By reviewing literature and expert opinions, 14 critical factors have been identified which leads to responsive in the implementation of EMS- based ISO 14001. For better understanding, the MICMAC research was used to identify the critical variables according to their driving and dependence power. The present study highlights “Top management commitment and support” and “Government policies and legislation” as the most significant factors for ISO 14001 implementation. This research will facilitate organizations' readiness for implementation of ISO 14001 by providing a detailed understanding of mutual relationships among EMS factors based on ISO 14001.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».