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Enregistrement W4292427806 · doi:10.1063/5.0092327

Bioeconomy, digital economy, sharing economy, industry 4.0, and other new concepts: A look at how the pieces fit together

2022· article· en· W4292427806 sur OpenAlexaff
Israel Dunmade, P.O. Babalola, O.S.I. Fayomi

Notice bibliographique

RevueAIP conference proceedings · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSharing economyConfusionDigital economyField (mathematics)SustainabilityCircular economyProduct (mathematics)Perspective (graphical)Service (business)EconomyResource (disambiguation)Business modelState (computer science)Knowledge managementBusinessEconomic systemComputer scienceMarketingEconomicsArtificial intelligenceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Within the last two decades, in attempts to foster efficient resource use and promote sustainability, scholars have come up with a number of new ideas, paradigms and innovations that have revolutionized how we practice engineering and do business. There are now so many concepts such as bioeconomy, circular economy, digital economy, industry 4.0, and product of service, that one wonders how some of them differ from one another and some stakeholders are left in a state of confusion. This paper attempts to clarify a number of popular concepts, how they differ from each other, and how they fit together to promote sustainable development and foster a healthy society. The study is based on literature survey and drawing on several years of experience working in the research field. The paper is expected to provide a clear perspective of various areas of the research field and eliminate confusion engendered by rapid development of new concepts in the field. In addition, the paper is expected to shed light on how the concepts can be implemented either progressively and/or harmoniously.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0040,031
Communication savante0,0130,024
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2022
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