Analysis of eco-friendly business practices and their impact on environmental sustainability in a Peruvian Amazon region
Notice bibliographique
Résumé
Eco-friendly business practices range from energy efficiency to sustainable management; therefore, the implementation of these practices not only has the potential to mitigate environmental impacts, but also to improve the long-term competitiveness and sustainability of companies. In this study we analyze eco-friendly business practices and their impact on environmental sustainability in companies in a region of the Peruvian Amazon. A quantitative, non-experimental approach was considered, with an explanatory design; for which, a sample size of 200 companies was considered, which were randomly selected, to which two instruments were applied, the first with 7 indicators and the second with 3, valid, with an alpha of 0.720 and 0.670 respectively, assessing structural equation modeling. The results show that eco-friendly business practices are oriented towards sustainability (C.R. = 19.280), as well as preventive and eco-efficient practices (C.R. = 5.023, C.R.= 14.185); these findings can serve as a basis for the creation or improvement of public policies that promote eco-friendly business practices, encouraging companies to adopt measures that favor environmental sustainability. Therefore, eco-friendly business practices have a positive impact on environmental sustainability in companies in a region of the Peruvian Amazon; in addition, preventive practices and eco-efficient practices have a positive impact on environmental sustainability in companies in a region of the Peruvian Amazon.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».