THE CIRCULAR ECONOMY MEETS ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) – UNDERSTANDING THE OPPORTUNITIES OF AI FOR REVERSE LOGISTICS
Notice bibliographique
Résumé
Purpose –Technology is an important force in the entrepreneurial ecosystem as it has the potential to impact entrepreneurial opportunities and processes. This paper explores the emerging technology of artificial intelligence (AI) and its implications for reverse logistics within the circular economy. It considers key reverse logistics functions and outlines how AI is known to, or has the potential to, impact these functions. Methodology – The paper is conceptual and utilizes literature from entrepreneurship, the circular economy, and reverse logistics to explore the implications of AI for reverse logistics functions. Findings – AI provides significant benefits across all functions and tasks in the reverse logistics process; however, the various reverse logistics functions and tasks rely on different forms of AI (mechanical, analytical, intuitive). Research limitations / implications – The paper highlights the importance of technology, and in particular AI, as a key force in the digital entrepreneurial ecosystem and discusses the specific implications of AI for entrepreneurial practice. For researchers, the paper outlines avenues for future research within the entrepreneurship and/or circular economy domains of study. Originality – This paper is the first to present a structured discussion of AI’s implications for reverse logistics functions and tasks. It addresses a call for more research on AI and its opportunities for the circular economy, and emphasizes the importance of emerging technologies, particularly AI, as an external force within the entrepreneurial ecosystem. The paper also outlines avenues for future research on AI in reverse logistics.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,017 |
| Communication savante | 0,012 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».