The influence of eco-design, green information systems, green manufacturing, and green purchasing on manufacturing performance
Notice bibliographique
Résumé
Companies today strive to integrate manufacturing processes with the environment to strike a balance. This study aims to examine the impact of green implementation for companies on the performance of manufacturing companies. Data was collected using Google Forms distributed online to the manufacturing companies domiciled in East Java. The criterion for the companies is that they have been committed to implementing a green approach to the production process, procurement of environmentally friendly raw materials, and green products. The partial least square technique analyzed data from as many as 115 respondents, with the position as senior staff level and higher, who have worked for at least two years and are permanent employees. The results showed that the implementation of eco-design has an impact on green purchasing and green manufacturing. Eco-design and green information systems implemented by the company can improve manufacturing performance by producing adequate overall product quality, and the number of products produced varies according to market demand. Therefore, the green information system affects green manufacturing and purchasing in manufacturing companies. Therefore, green manufacturing and green purchasing can impact manufacturing performance. The research results contribute to practitioners, especially top management, in committing to implementing Green which affects the performance of manufacturing companies. The theoretical contribution of the research is to enrich green supply chain management and sustainable performance for manufacturing companies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».