Revalorization, frugal innovation, and circularity: A qualitative exploration of African used automotive parts business
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to analyze the nexus of revalorization, frugal innovation, and the circular economy in the under-explored African used automotive parts business context. Based on 30 in-depth interviews with key players including dealers, mechanics, and jobbers, our findings illuminate how these players leverage modern electronic communication, video sharing apps, and barter trade in African used automotive part business. We further found local players employing unique practices to renovate, restructure, alter, restore, reuse, extend, and recycle these used parts, emphasizing maximum value extraction from minimal resources. This paper is one of the first academic works to highlight the criticality of local independent actors (non-dealerships) in the automotive aftermarket sector, especially in non-western contexts. It further showcases these local actors’ contributions to circular economy via revalorization, while at the same time creating social value for the bottom of the pyramid (BoP) consumers. Finally, the paper contributes to several literature streams including circular economy beyond formal systems, scalability of frugal and circular practices, and resource-constrained value creation, among others. • Connects revalorization, frugal innovation, and circular economy concepts. • Local practices to renovate, convert, reuse, extend, and recycle, are critical. • Waste reduction and resource optimization for affordable automotive parts. • Ignorance and legislative voids emerged as major challenges.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,014 |
| Communication savante | 0,004 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».