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Enregistrement W4221016681 · doi:10.15408/etk.v21i1.22216

The Circular Economy and Marketing: A Literature Review

2022· review· en· W4221016681 sur OpenAlexaff
Abderahman Rejeb, Karim Rejeb, John G. Keogh

Notice bibliographique

RevueETIKONOMI · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarketingMarketing managementProduct (mathematics)Marketing researchMarketing scienceCircular economyRelationship marketingMarketing mixNexus (standard)BusinessEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The focus on the circular economy (CE) is currently gaining momentum. In this paper, we examine how the objectives of the CE significantly overlap with those of the new generation of marketing, which emphasizes customer involvement in product design and responsible consumption. While the marketing function is essential for realizing the CE, there is still a lack of studies examining the intersection of these two critical concepts. Methodically, this paper aims to bridge this knowledge gap by conducting a systematic literature review that explains the CE-marketing nexus. In total, 45 studies were thoroughly analyzed, and findings indicate that the intersection between the CE and marketing spans four main research themes; (1) contribution of green marketing to the CE, (2) remanufacturing marketing, (3) product-service systems, and (4) neuromarketing tools. An agenda for future investigation of the CE and marketing concepts is suggested, followed by a brief conclusion. This review is valuable for scholars and managers, including those striving to have an increased understanding of the relationship between the CE and marketing. How to Cite:Rejeb, A., Rejeb, K., Keogh, J. G. (2022). The Circular Economy and Marketing: A Literature Review. Etikonomi, 21(1), 153-176. https://doi.org/10.15408/etk.v21i1.22216.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0090,014
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,228 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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