Digital Transformation as an Enabler of Sustainability in Supply Chain and Logistics: Evidence from the Field
Notice bibliographique
Résumé
Digital transformation (DT), represented by technology trends like Artificial Intelligence (AI), Big Data (BD), Internet of Things (IoT) are a reality for most business. Most companies are implementing DT strategies, and the Global Pandemic may have accelerated the digitization of businesses. Concurrently, another set of trends focus on the need for improving the sustainability of business processes. It is now widely accepted the Earth cannot tolerate a continue, average increase in global temperatures at the rate it is currently experiencing. Governments committed to carbon emission goals have tighten environment regulations. Moreover, customers and even investors have shifted their mindset and sustainability related performance indicators are now part of the decision of doing business with a company or not. Lastly, an increasing number of business leaders are implementing principled leadership approaches, including social and environmental issues in their agenda. To make the matters worse, new technology developments like AI have the reputation of being power hungry requiring increasingly larges amount of energy to run. It is arguable DT may be further worsening the environmental crisis. As a sign of hope, there are multiple industry cases of the application of digital technologies, notably AI supported by BD, as enablers of sustainable business practices have emerged in recent years. The main objective of this research is to conduct an analysis of select industry examples investigate the potential of DT as an enabler of sustainable business processes instead of an additional cause of concern. This research will more specifically focus on studying DT as an enabler sustainability in supply chain and logistics since upstream and downstream carbon emissions correspond in average to 70% of a company’s carbon emissions not directly related to their primary processes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».