Synergies and Trade-Offs between Lean-Green Practices from the Perspective of Operations Strategy: A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
In the operations management and sustainability literature, the integration of Lean and Green manufacturing is considered one of the great solutions to balancing operational gains and environmental sustainability. This literature focuses mainly on the integration between them. However, there are no studies investigating how this integration is related to the Operations Strategy content: competitive priorities and decision areas. Thus, this study aims to contribute to reducing this research gap by providing a more in-depth understanding of the relationships between Lean-Green practices from the point of view of the Operations Strategy. We identify synergies and potential trade-offs between competitive priorities and changes in decision areas when Lean-Green practices are implemented. We performed a systematic literature review to answer two questions: Does the implementation of Lean and Green practices affect operations’ competitive priorities, causing synergies or trade-offs? What decision area(s) are modified with the implementation of each practice? This systematic review analyzed 338 selected articles. Competitive priorities, decision areas, Lean practices, Green practices and Lean-Green practices were identified and discussed, highlighting trade-offs, synergies and changes in decision areas. The results suggest that Lean and Green are synergistic in most practices, but they must be managed according to the Operations Strategy, especially as their focuses are essentially different and trade-offs may occur.
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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 | 0,020 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».