Unpacking Inter-Organizational Collaboration Capabilities in the Circular Economy
Notice bibliographique
Résumé
In Circular Economy (CE) research, while the importance of inter-organisational collaboration is recognised, there is a significant gap in understanding the specific challenges and capabilities needed for successful multi-actor collaboration. This study addresses this gap by exploring the impact of internal and external challenges on inter-organisational collaboration in complex CE projects and identifying key capabilities to overcome these barriers. This paper uses an inductive action research approach to examine a European project focused on developing circular solutions for commercial plastic waste. The research, conducted over three years and involving participatory observation and interviews, highlights critical collaborative barriers such as inadequate facilitation, communication gaps, and role confusion. It also identifies four essential collaboration capabilities: collaborative integration, adaptive resource management, empathic relationship-building, and inclusive mutual support, contributing to CE and inter-organisational relationships literature. These findings indicate that while crucial in complex CE projects, effective collaboration capabilities have broader relevance across various project types, challenging the notion of unique collaboration capabilities for CE. Instead we suggest the need for new CE collaboration practices supported by the sequential orchestration of key capabilities.
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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 | 0,021 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,022 |
| Communication savante | 0,011 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».