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Enregistrement W4353064738 · doi:10.3390/jrfm16030209

Blockchain Technology in the Environmental Economics: A Service for a Holistic and Integrated Life Cycle Sustainability Assessment

2023· article· en· W4353064738 sur OpenAlexvenueno aff
Sanja Tišma, Mira Mileusnić Škrtić

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueBlockchain Technology Applications and Security
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlockchainSustainabilityLife-cycle assessmentAgile software developmentComputer scienceEngineeringProcess managementManagement scienceEngineering managementSystems engineeringEnvironmental economicsRisk analysis (engineering)BusinessProduction (economics)EconomicsSoftware engineeringComputer securityEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The application of blockchain technology in the field of environmental economics is still in its inception so it is not sufficiently used in a holistic and integrated life cycle sustainability assessment (HILCSA). The capability of the blockchain to provide a verifiable and transparent record can make it a good tool in environmental economics for an agile reflection in doing business and production. The research is focused on the advantages and challenges in the inclusion of blockchain technology into a holistic life cycle assessment. Based on the existing possibilities of using blockchain technology in environmental economics and life cycle assessments (LCAs), a framework and a model for applying the blockchain in the holistic life cycle sustainability assessment are proposed. A Design Science methodology was used as a research strategy. Particular emphasis in this paper is put on risk management when integrating blockchain methodologies through environmental economics into the life cycle sustainability assessment (LCSA) in order to use all the advantages of the blockchain technology optimally.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,458
Score d'incertitude au seuil0,259

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,235
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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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