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Enregistrement W4401930555 · doi:10.3389/fsufs.2024.1437910

Does sustainability matter in the global beer industry? Bibliometrics trends in recycling and the circular economy

2024· article· en· W4401930555 sur OpenAlexaboutno aff
María Cristina Ravanal, Jean Pierre Doussoulin, Benoît Mougenot

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sustainable Food Systems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueWine Industry and Tourism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityCircular economyBibliometricsEconomic geographyEconomyAgricultural economicsEconomicsBusinessNatural resource economicsComputer scienceEcologyLibrary science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is commonly known that the beer industry, like many other companies in the food sector, has been encouraged to improve their sustainability and waste management requirements. This study intends to fill the gap referring to the Brewery Industry’s impact on academics from 1972 to 2022 related to recycling and waste management issues. The above research utilizes bibliometric analysis via Biblioshiny and the Scopus publications database, as well as an online interface for Bibliometrix analysis. For studying the Global Brewery Industry literature, this method offers a viable alternative to traditional bibliometric analysis. Among the findings we can mention are that most Brewery Industry inquiries were distributed by the “Bioresource Technology” and the most globally cited document is the book titled “Brewing: Science and Practice” written by De Briggs in 2004. European countries such as Italy, Spain and Portugal hold a strong academic collaboration with the Americas (mainly Canada, United States and Brazil). Another interesting finding indicates that the circular economy and recycling are not very present topics in the scientific literature, maybe because sustainability is a subject of recent discussion and study in the brewing industry.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,804
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,017
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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