Key Drivers and Barriers to Circular Economy Practices in the Global Textile and Fashion Industries: Sustainable Strategies for the Indonesian Batik Industry
Notice bibliographique
Résumé
The global textile and fashion industries, including Indonesia's batik sector, significantly contribute to environmental pollution and resource depletion, particularly water waste.This makes adopting circular economy and sustainability practices in the batik industry crucial.The study identifies key drivers, barriers, and strategies for sustainability in the global textile, fashion, and batik industries to recommend strategies for Indonesia's batik industry.Using a combination of SLR with PRISMA, Pareto analysis, and SWOT analysis, four strategic models were developed and validated through in-depth interviews with relevant stakeholders.The strongest, S-O strategy (based on internal and external drivers), emphasizes leveraging knowledge of circular economy principles and utilizing government policies and subsidies for technological investments and improving production efficiency.The weakest, W-T strategy (based on internal and external barriers), calls for internal training and collaboration with the government to enhance skills and secure financial access, aiding the transition to more sustainable practices.Compared to the S-O and W-T strategies, the S-T and W-O strategies are at an intermediate level in terms of strengths and weaknesses.Implementing these strategies will help the batik industry improve sustainability, align with global trends, and overcome existing challenges.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».