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Enregistrement W4399359289 · doi:10.20944/preprints202406.0150.v1

Unveiling Supply Chain Transparency and Traceability in the Renewable Energy Sector: Challenges and Opportunities

2024· preprint· en· W4399359289 sur OpenAlexaff
Samantha Reynolds

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueEnergy, Environment, and Transportation Policies
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraceabilityTransparency (behavior)Renewable energyBusinessSupply chainEnergy sectorIndustrial organizationEnvironmental economicsCommerceNatural resource economicsEconomicsComputer scienceEngineeringMarketingComputer securityElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research investigates the challenges and opportunities associated with supply chain transparency and traceability in the renewable energy sector. Using a qualitative methodology, the study involved semi-structured interviews with key stakeholders, including industry experts, supply chain managers, regulatory officials, and NGO representatives. The findings reveal that the complexity and global span of renewable energy supply chains pose significant hurdles for ensuring transparency and traceability. Variability in the maturity of traceability systems across companies further complicates the landscape, with some companies benefiting from advanced systems while others struggle with cost and technical barriers. Technological advancements, especially blockchain, offer promising solutions but require standardization and scalability to be effective. Regulatory frameworks play a crucial role, yet inconsistencies across jurisdictions create compliance challenges, underscoring the need for harmonized standards. Collaboration and partnerships are essential, providing platforms for sharing best practices and developing common standards. Enhanced transparency can lead to operational efficiencies, improved consumer trust, and stronger market positioning. Integrating sustainability into supply chain practices is fundamental, aligning with the increasing emphasis on ESG criteria among investors and stakeholders. Education and capacity-building, particularly for suppliers in developing countries, are vital for promoting transparency. Leadership and corporate culture are critical in driving these efforts, with strong commitment from the top necessary to implement effective practices. This study contributes valuable insights for stakeholders in the renewable energy sector, offering a foundation for future research and policy development aimed at advancing sustainable and ethical supply chain practices. The findings highlight the need for a holistic approach that integrates transparency and traceability into broader sustainability and business strategies.

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)0,089
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,110
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,470

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0890,110
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0090,021
Communication savante0,0220,042
Science ouverte0,0030,016
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,155
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,145 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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