Carbon neutrality: Operations management research opportunities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change, primarily driven by greenhouse gas emissions (GHGs), is a pressing environmental and societal concern. Carbon neutrality, or net zero, involves reducing carbon dioxide emissions, the most common GHG, and then balancing residual emissions through removing or offsetting. Particularly difficult challenges have emerged for firms seeking to reduce emissions from Scope 1 (internal operations) and Scope 3 (supply chain). Incremental changes are very unlikely to meet the objective of carbon neutrality. Synthesizing a framework that draws together both the means of achieving carbon neutrality and the scope of change helps to clarify opportunities for research by operations management scholars. Companies must assess and apply promising technologies, form new strategic relationships, and adopt novel practices while taking into account costs, risks, implications for stakeholders, and, most importantly, business sustainability. Research on carbon neutrality is encouraged to move beyond isolated discussions focused on specific tactics and embrace a more, though not fully, holistic examination. Research opportunities abound in both theoretical and empirical domains, such as exploring tradeoffs between different tactics, balancing portfolios, and investigating the strategic deployment of initiatives over time. As a research community, we are critically positioned to develop integrative insights at multiple levels, from individual processes to horizontal and vertical partnerships and ultimately to large‐scale systemic realignment and change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,023 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,015 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».