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Enregistrement W4385973866 · doi:10.5267/j.uscm.2023.8.005

Does implementing green operation management affect the Sustainability of port operations in Labuan Bajo?

2023· article· en· W4385973866 sur OpenAlexvenueno aff
Dewi Nusraningrum, Tri Mayang Mekar, Endri Endri, Fauziah Sh Ahmad

Notice bibliographique

RevueUncertain Supply Chain Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMaritime Ports and Logistics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityNonprobability samplingPort (circuit theory)BusinessStakeholderSupply chainSupply chain managementTriple bottom linePopulationEngineeringOperations managementMarketingManagementEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Labuan Bajo Seaport's maritime logistics ecosystem serves the marine logistics supply chain as an essential part of economics and social development in the region. It is one of the economic regions that need to be developed where green operations management must be applied to suppress the negative impact of port operations. The research aims to analyze the influence of green marketing, business, and operation management on Sustainability. A cross-sectional study has been conducted in this research with data processing using partial least squares (PLS) path modeling. The population is the stakeholder of Labuan Bajo seaport, and the samples are 100 with a purposive sampling method. Findings show that green marketing has influenced business, operation management, and Sustainability. However, the green industry also influenced green operation management and impacted Sustainability. The study indicates that Sustainability can be achieved when the seaport operates using green principles from planning to monitoring by the involvement of the stakeholder.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,245 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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