New directions for research in green public procurement: The challenge of inter-stakeholder tensions
Notice bibliographique
Résumé
Public sector spending represents a significant portion of gross domestic product in most countries, and holds much promise to advance calls to improve the sustainability of goods and services provided by supply chain partners – but only if multiple objectives can be reconciled. Public procurement also tends to heavily emphasize outcome-based specification practices that rely on traditional tendering for supplier selection, thereby stifling potentially innovative improvements. Drawing on stakeholder theory, we consider how potential inter-stakeholder tensions contribute to both the challenges and opportunities for green public procurement (GPP) practices. In addition to conventional categories of internal and external stakeholders, we identify a third category of stakeholders who ‘bridge’ across these two groups. This framing helps to delineate complex interactions among multiple stakeholder groups and enables a mapping of each group’s weighting of priorities and influence in decision making. Doing so highlights potential sources of inter-stakeholder tensions that must be balanced or resolved to advance GPP. Moreover, process-based collaboration can engage multiple groups of stakeholders, attenuate inter-stakeholder tensions, and foster cooperative, novel solutions for improved environmental outcomes. Drawing from an initial case study, new research directions emerge when we combine both process- and outcome-based practices that engage supply chain partners and multiple stakeholders to develop and advance new green technologies and evaluate complex considerations in public sector procurement.
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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 | 0,065 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,033 |
| Communication savante | 0,027 | 0,057 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,003 |
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 ».