Toward Greening City Logistics: A Systematic Review on Corporate Governance and Social Responsibility in Managing Urban Distribution Centers
Notice bibliographique
Résumé
Background: The ramifications of climate change are rampant: All stakeholders must act effectively and swiftly. Unsustainable and increased urbanization adds additional strain on combatting environmental degradation. Since the last decade, urban distribution centers (UDCs) have emerged in response to the steep rise in urban freight transportation and its negative impact on city congestion and air quality. Methods: In this paper, we conduct a comprehensive review of the performance of UDCs and investigate its alignment with the corporate governance (CG) and corporate social responsibility (CSR) initiatives, including the shareholders’ governance strategies and policies, as well as environmental, social, and economic measures. Our systematic literature review consists of multiple phases: In the first one, we utilize bibliometric tools to implement a quantitative analysis of the extant literature. Next, a cluster-based network analysis complements this analysis to describe the evolution of research in this area. Results: Our descriptive analysis categorizes existing research on UDCs based on CG- and CSR-compliant themes. We classify pertinent peer-reviewed articles into topical clusters and offer research opportunities related to improving the performance of UDCs. Conclusions: This study aims to stimulate further scholarly inquiry into sustainable city logistics and provides a knowledge-based guide for academicians and practitioners, logistics service providers, policymakers, and customers.
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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 | 0,009 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».