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Enregistrement W4390679131 · doi:10.46254/ev01.20230141

Toward Sustainable Business Models for Shared Reverse Logistics of Electric Vehicle Battery

2023· article· en· W4390679131 sur OpenAlexaff
Aysan Mahboubi, Mina Kazemi Miyangaskary, Samira Keivanpour, Amina Lamghari

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectric vehicleBattery (electricity)Reverse logisticsBusiness modelBusinessAutomotive engineeringComputer scienceSupply chainEngineeringMarketingPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rapid growth of the electric vehicle (EV) industry is driving an unprecedented demand for batteries, underscoring the importance of implementing reverse logistics practices. A shared reverse logistics (SRL), in which multiple entities collaborate to tackle the complexities of managing returned products and end-of-life processes, can play a vital role in ensuring the sustainability of EV reverse logistics. To ensure revenue generation, sustainability, and effective collaboration among stakeholders of an EV shared reverse logistics network, a well-defined business model is essential. However, reviewing litrature reveals that a sustainable business model for EV shared reverse logistics have not been adequately developed. This paper aims to develope a novel business model by emphasizing on the importance of the Triple Bottom Line approach for a SRL within the EV battery sector. The proposed business model offers several key benefits, including addressing the complex challenges of managing product returns in the EV industry, maximizing recaptured value, promoting sustainability, achieving cost-effectiveness, reducing waste, and increasing profitability through efficient management of returned goods and materials. By integrating collaborative efforts across the supply chain components, the model optimizes resources and reduces environmental footprint, addressing the growing concern for sustainable handling and recycling of spent EV batteries. To perform this study, firstly we conducted a literature review on existing closed-loop supply chain EV battery, shared reverse logistics, and business models. Next, we propose a business model for EV shared reverse logistics focusing on sustainability KPIs. The study delves into potential sustainability indicators relevant to the EV battery's reverse supply chain while also highlighting components that can be shared among stakeholders. Our findings emphasize the potential of SRL as an enabler for sustainable growth in the EV battery industry. This work not only emphasizes the significance of innovative sustainable practices but also charts a viable pathway for stakeholders to collectively address the challenges of the end-of-lifeEV battery.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0120,013
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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