Blockchain technology as an enabler for sustainable business ecosystems: A comprehensive roadmap for socioenvironmental and economic sustainability
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Blockchain technology is a core technology expected to play a highly instrumental role in competing with socioenvironmental challenges. The literature hypothesizes various blockchain functions for building a sustainable business ecosystem. This study unifies these diverse perspectives into an interpretive strategy roadmap that provides a holistic overview of how blockchain should be leveraged to deliver sustainability functions optimally. The study first identified the sustainability functions of blockchain through a content‐centric literature review. The study applied interpretive structural modeling (ISM) and drew on experts' opinions to model how and in which order blockchain delivers these sustainability functions. The study further drew on the ISM output and interpretive logic‐knowledge base to develop the promised roadmap. Results revealed that blockchain promotes a decentralized decision system that facilitates automation and real‐time information sharing (RIS) across supply chains. Blockchain introduces traceability and transparency into supply chain operations. These conditions offer monitoring of business operations and the development of trust across value‐chain stakeholders. These driver functions lead to value chain optimization and circularity integration into business and supply chain operations. When these necessary functional conditions are met, businesses can further draw on blockchain to promote economic and environmental aspects of sustainability through more complex functions enabling resource efficiency, cost reduction, pollution prevention, and higher profit margins. The order in which businesses can leverage these functions would define blockchain sustainability performance. Each function is uniquely valuable to sustainability, and none of them can be overlooked.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle