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Enregistrement W4306160497 · doi:10.3390/su142013146

Sustainable Waste Management Companies with Innovative Smart Solutions: A Systematic Review and Conceptual Model

2022· review· en· W4306160497 sur OpenAlexaboutno aff
Muhammad Farooq, Jie Cheng, Noor Ullah Khan, Roselina Ahmad Saufi, Nagina Kanwal, Hanieh Alipour Bazkiaei

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2022
Typereview
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityBusinessGarbageConceptual frameworkMarketingEmpowermentEnvironmental economicsEngineeringWaste managementEconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Overflowing garbage bins and unnecessary truck visits to collect waste have always been core issues of sustainability and maintaining a green environment. In the recent past, a transition has been observed in waste management towards a better environment and the achievement of sustainability goals. Companies are not only focused on producing less but also transforming waste into energy and reusable products. This transition process needs to evolve through sustainable solutions and innovative marketing initiatives that increase awareness and education among end users. This study used a systematic literature review protocol to identify and review the available research on sustainable waste-management solutions, innovative marketing initiatives, and a proposed conceptual model. It analyzed the latest literature from 1976 to 2022 to assess waste-management trends using the Web of Sciences and Scopus databases. To evaluate the practical perspective, this study analyzed ten waste-management companies offering services in the USA, the UK, Korea, Finland, Ireland, Turkey, Brazil, Slovakia, Portugal, Denmark, and Canada to assess their technological and marketing development for the creation of a better future. It was found that Ecube, Enevo, smart bins, Compology, Bigbelly, Sensoneo, Citibrain, ACO recycling, Evrek, Rico, and BrighterBins focus more on technology and less on user awareness and marketing. There is minimal focus on education and empowerment of end users. Our study’s findings guide academics, practitioners, and policymakers to apply ambidextrousness in energy innovation, particularly in the waste-management sector. By implementing sustainable and innovative solutions, companies can not only reduce waste products, but they can also recover, recycle, and better dispose of the waste. However, to do so, companies also need to educate end users.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,825
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,236 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations61
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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