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Enregistrement W4392241077 · doi:10.18280/ijsdp.190206

Integrating Green Practices and Environmental Performance; Evidence from Nigeria's SME Sector

2024· article· en· W4392241077 sur OpenAlexvenueno aff
Babalola Haorayau Bolaji, Mohd Kamarul Irwan Abdul Rahim, Salmah Omar

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEconomic Growth and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistry of Higher Education, Malaysia
Mots-clésBusinessEnvironmental resource managementEnvironmental planningNatural resource economicsEnvironmental scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study analysed the elements contributing to integrating green practices and environmental performance within Nigeria's wholesale/retail and warehousing/storage sectors.Meanwhile, the target respondents consist of selected SMEs owners and managers operating in the southwest of Nigeria who know how customers behave in relation to external green supply chains, green purchasing, customer integration, and environmental performance.To measure all the variables, validated items were adapted from prior studies.Thus, 164 copies of questionnaires were retrieved from the selected managers/owners of SMEs after testing for the validity and reliability of instruments through a pilot study.The relationship between the external green supply chain and Environmental Performance was the only direct hypothesis not supported by this investigation.Specifically, A significant relationship exists between customer integration, green purchasing, and environmental performance.This study adds to the body of knowledge by demonstrating how various aspects of green practices trigger customer integration and green purchasing factors in developing nations like Nigeria.As such, it advances the understanding of the topic by illuminating how policy frameworks are developed to encourage SMEs to adopt green practices.This study will enable SMEs in developing countries to embrace green practices by transferring eco-friendly technology that can speed their integration of green practices that lack ICT skills and infrastructure.Partnerships with multinational corporations, research institutions, and international organisations can facilitate this knowledge exchange.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,349
Score d'incertitude au seuil0,606

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,227 · 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.

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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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