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Enregistrement W4389777888 · doi:10.1007/s43615-023-00322-w

From Simplistic to Systemic Sustainability in the Textile and Fashion Industry

2023· article· en· W4389777888 sur OpenAlexaff
Olli Sahimaa, Elizabeth M. Miller, Minna Halme, Kirsi Niinimäki, Hannu Tanner, Mikko Mäkelä, Marja Rissanen, Anna Härri, Michael Hummel

Notice bibliographique

RevueCircular Economy and Sustainability · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesStrategic Research CouncilAalto-YliopistoAcademy of Finland
Mots-clésSustainabilityTextile industryProduct (mathematics)BusinessConsumption (sociology)HierarchyValue (mathematics)Natural resourceResource (disambiguation)Resource consumptionEnvironmental economicsTextileIndustrial organizationNatural resource economicsEconomicsEcologyComputer scienceSociologyMarket economy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The fast fashion industry is notorious for wicked environmental and social problems, such as exploitative resource use, high amounts of waste, excessive pollution, below-living wages and unsafe working conditions. Addressing these problems calls for a systemic view on the industry with the goal of minimising the intake of natural resources into the system as well as the output of waste. However, thus far, most solution attempts have turned out simplistic and insufficient to nudge the industry to more sustainable practices at scale. We examine the textile and fashion system at the three different levels—the product, industry and socio-ecological system levels—and show the inadequacy of the current sustainability-driven practices in the field. As an alternative, we propose systemic solutions, geared toward long material and product lifetimes, that have the potential to trigger adaptive responses throughout different actors in the system and across all three levels. These systemic solutions operationalise a circular value retention hierarchy coupled with a sufficiency-based consumption philosophy.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,474
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,223 · 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.

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

Citations19
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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