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Enregistrement W4400983177 · doi:10.61707/4ce5p650

Effect of Green Packaging, Green Supply Chain, and Green Advertising on Competitive Advantage to Business Performance of Thailand's Pharmaceutical Firms

2024· article· en· W4400983177 sur OpenAlexaff
Chayanan Kerdpitak, Napassorn Kerdpitak, Kai Heuer, Lee Li

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Religion · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessIndustrial organizationCompetitive advantageSupply chainCommerceAdvertisingMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Green marketing and its determinants develop a system that protects the environment from harmful production, consumption of brands and goods, and also protects society and its members. However, this research paper aimed to evaluate the impact of green determinants which include green packaging, supply chain, and advertising on the sustainable performance of the pharmaceutical sector of Thailand. The mediating role of competitive advantage has also been evaluated in this study to improve the sustainability performance of the sector. A study model that was conceptual in nature produced to evaluates the relationships from that model. The target population of this research was 540 managers of different pharmaceutical firms in Thailand, out of which 259 were female and 281were male. Several techniques and tests were also being used to check as well as to calculate results such as confirmatory factor analysis, KMO, and SEM. The testing of relationships gives results that indicate that the impact of green packaging has been significant in the sustainable performance of the sector. Furthermore, the findings also indicate that competitive advantage positively mediates the relationship between green practices and the sustainable performance of the sector. The significant findings of this research paper will positively contribute to the existing literature.

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)0,007
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
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 savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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