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Enregistrement W4400769268 · doi:10.2478/emj-2024-0013

Sustainability and Industry 4.0 in the packaging and printing industry: a diagnostic survey in Poland

2024· article· en· W4400769268 sur OpenAlexaff
Bartłomiej Gładysz, Krzysztof Krystosiak, Aleksander Buczacki, Walter Quadrini, Krzysztof Ejsmont, Aldona Kluczek, Jonghun Park, Luca Fumagalli

Notice bibliographique

RevueEngineering Management in Production and Services · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDigital Transformation in Industry
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityMultinational corporationMaturity (psychological)BusinessIndustry 4.0Emerging technologiesProcess managementManufacturing engineeringMarketingComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Industry 4.0 (I4.0) became an important paradigm to bridge the gap between technologies and humans. The paper aims to diagnose sustainability performance and I4.0 maturity in Poland’s printing and packaging sector and identify research areas where further actions for improvements are necessary. This article adopts a mixed-method study combining in-depth interviews of eleven heterogeneous enterprises, supported with a quantitative survey on a representative sample of 301 companies. The findings revealed an insignificant correlation from a statistical point of view (0.44) between the adopted I4.0 technologies currently used and sustainable best practices. Internet of Things technologies are more often adopted in the printing industry (27.2 %) than in the packaging industry (14 %). The study concludes that using I4.0 technologies boosts the execution of sustainable practices and/or realising sustainable development practices requires I4.0 technology adoption. The paper clarifies that more in-depth analyses are needed to help achieve sustainable objectives for printing and packaging companies through digital technologies. The methodology is replicable and might be applied in other economies across separate multinational enterprises to influence sustainable digitalised business strategy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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