MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4400472886 · doi:10.5267/j.uscm.2024.4.018

Enhancing urban ecosystem services: A stakeholder-centric analysis of green supply chain management and urban forest management quality in Palangka Raya

2024· article· en· W4400472886 sur OpenAlexvenueno aff
Jovan Sofyan, I Nyoman Sudyana, Berkat Berkat, Mahdi Santoso, Fengky Florante Adji, Alpian Alpian, Bambang S. Lautt

Notice bibliographique

RevueUncertain Supply Chain Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior and Marketing Influence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessForest managementEnvironmental resource managementEcosystem servicesStakeholderEcosystemEcosystem managementEnvironmental planningForestryGeographyEcologyEnvironmental scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This quantitative study employs Structural Equation Modeling (SEM) to investigate the intricate relationships between stakeholder participation, green supply chain management, urban forest management quality, and ecosystem service quality in Palangkaraya, Indonesia. Survey data collected from stakeholders engaged in urban forest management and environmental conservation efforts were subjected to Confirmatory Factor Analysis (CFA) to validate the measurement model. Path Analysis was then conducted to explore direct and mediated effects, with a focus on the mediating role of urban forest management quality as assessed through SEM. The findings reveal significant positive relationships between stakeholder participation, green supply chain management, urban forest management quality, and ecosystem service quality. Notably, urban forest management quality emerges as a mediator between stakeholder participation and ecosystem service quality, as well as between green supply chain management and ecosystem service quality. This study contributes to the empirical understanding of urban environmental management dynamics, offering insights that can inform policy and practice for promoting environmental sustainability and enhancing ecosystem service provision in Palangkaraya.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeQualitatif
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

Explorer davantage

Même revueUncertain Supply Chain ManagementMême sujetConsumer Behavior and Marketing InfluenceTravaux en français237 207