Drivers, barriers and performance outcomes of sustainable packaging: a systematic literature review
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper presents a comprehensive overview of the cross-disciplinary literature on the drivers, barriers and performance outcomes of sustainable packaging to understand the current state of research in this field and identify research opportunities. Design/methodology/approach A systematic review is conducted within no time limit. The Methodi Ordinatio methodology was applied that resulted in retaining 48 relevant and high impact articles published in 26 academic journals with various scopes. Findings Seven key drivers are identified and defined: the integrative and collaborative supply chain, environmental capabilities and resources, market-based instruments, cost reduction, consumer pressure, competitive advantage, and regulatory pressure. Three main barriers are identified and defined: cost/benefit ambiguity, additional costs and complex trade-offs between packaging requirements. The review shows that the drivers and barriers to packaging sustainability are contingent on the firm size. Sustainable packaging positively affects the environmental, social and economic performance; however, its operational performance requires a proactive and integrated supply chain. The results highlight the importance of integrated packaging decisions at three different levels to improve packaging sustainability: vertical and horizontal integration, upstream and downstream integration, and product-packaging integration. The authors developed research propositions and provided insightful directions for future research. Originality/value Most studies focus on specific drivers, barriers and outcomes of sustainable packaging, while this paper brings them together to build a comprehensive framework. The latter provides a deeper understanding of the factors that incentivize or deter firms from pursuing sustainable packaging and its performance outcomes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».