MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4395467834 · doi:10.1002/bse.3777

Creating a sustainable future through <scp>Industry</scp> 4.0 technologies: Untying the role of circular economy practices and supply chain visibility

2024· article· en· W4395467834 sur OpenAlexaff
Muhammad Junaid, Jianguo Du, Muhammad Shujaat Mubarik, Fakhar Shahzad

Notice bibliographique

RevueBusiness Strategy and the Environment · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCircular economySupply chainSustainabilityExploitStructural equation modelingProduct (mathematics)Industrial organizationBusinessHigh techMarketingComputer scienceBiologyPolitical scienceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The intersection of Industry 4.0 technology (I4.0‐Tech) with sustainability (SUS) remains largely unexplored, particularly due to its interactions with supply chain visibility (SCV) and circular economy practices (CEP). To fill this gap, our study empirically examines I4.0‐Tech's impact on SUS through SCV and CEP. We utilized structural equation modeling to test the hypothesized relationships using data from a survey of 344 medium and large Chinese firms. The empirical findings support the indirect role of I4.0 through SCV, and CEP. I4.0‐Tech enables real‐time material and product tracking for SCV. Optimizing material utilization, fostering closed‐loop supply chains, and allowing circular product design enhance CEP. Furthermore, our findings show a positive relationship between SCV, CEP, and SUS. This highlights the need for robust supply chain capabilities in enabling I4.0‐Tech to drive SUS. This paradigm emphasizes recalibrating approaches to SCV and CEP‐focused frameworks to easily include and exploit I4.0‐Tech. This study contributes to the literature and gives actionable insights for managers and policymakers wanting to synergize I4.0‐Tech, SCV, and CEP in industrial processes to promote sustainability goals and a sustainable future.

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)0,002
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,699
Score d'incertitude au seuil0,926

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,198 · 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'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

Citations35
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBusiness Strategy and the EnvironmentMême sujetSustainable Supply Chain ManagementTravaux en français237 207