MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4411523283 · doi:10.63127/tuaz.127.83

3. BÖLÜM: YEŞİL İNOVASYON

2023· book-chapter· tr· W4411523283 sur OpenAlexaboutno aff
İsa UZUN

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Languetr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHumanitiesPolitical scienceMathematicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Çevre kirliliği, endüştriyel faaliyetlerin her geçen gün artarak devam etmesi sonucu ciddi bir tehdit haline gelmiştir. Bu kapsamda işletmeler mevcut faaliyetlerinin çevreye verdiği bu olumsuz etkileri en düşük seviyeye indirebilmek amacıyla yeşil inovasyon, yeşil üretim, yeşil pazarlama ve yeşil yönetim alanlarında faaliyetlerini düzenleme yoluna gitmektedir. Bunun nedenleri arasında bilinçli tüketiciler ve Montreal Konvensiyonu ile Kyoto Protokolü gibi uluslararası düzenlemeler yer almaktadır (Seyhan, 2021:613). Geçmişte birçok işletme, faaliyetleri sürecinde çevre koruma tedbirleri için kaynak ayırmak durumunda kalmaktan kaçınıyor ve bu hususta yatırım yapmanın işletmeye finansal açıdan zarar verdiğini düşünüyordu. Günümüzde işletmelerin çevre koruma faaliyetlerine yatırım yapma konusundaki motivasyon kaynaklarının çoğu sosyal sorumluluk üstlenmek istemeleri veya bu konuda yasal yaptırımlardan kaçınma çabalarıdır. Çevre korumayla ilgili uluslararası sert düzenlemelerin varlığı ve bununla beraber bilinçli tüketicilerin çevrecilik anlayışlarındaki pozitif gelişmeler, ulusal ve uluslararası faaliyet gösteren işletmelere birtakım zorluklar getirmiştir. İşletmeler yeşil inovasyon yoluyla yalnızca kaynağın verimliliğini artırmakla kalmayıp aynı zamanda daha yüksek kâr elde etmelerine ve kurumsal imajlarını iyileştirmelerine olanak tanıyan yeşil ürünleri tasarlayıp geliştirebilirler. Yeşil ürün inovasyonu ve yeşil süreç inovasyonuna yatırım yapmak, şirketlerin çevreci protestolar veya cezalarla karşı karşıya kalmasını önlemenin yanı sıra işletmelerin yeni pazar fırsatları geliştirmelerine ve rekabet avantajını artırmalarına yardımcı olur. Dolayısıyla yeşil inovasyona yatırım yapmak şirketlere fayda sağlamaktadır (Chen vd, 2006:332). Bu bölümün devamında inovasyon kavramı ve çeşitleri açıklanarak, yeşil inovasyon ve yeşil inovasyonun çeşitleri konusunda açıklayıcı bilgiler verilmesi amaçlanmaktadır. Ayrıca inovasyon ve icat kavramlarına açıklık getirmek, işletmeler, araştırmacılar ve hükümet açısından yeşil inovasyon ile türlerinin ne olduğu açıklanarak öneminin kavranması amaçlanmaktadır. Enerji tasarrufu, çevre kirliliğin önlenmesi, atık geri dönüşümü, ürün tasarımında teknolojik inovasyonlar da dahil olmak üzere, yeşil ürünler veya süreçlerle ilgili bilgi verilmesi, uygulama aşamalarında kurumsallığa katkılarına değinilmiştir.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,010

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,191 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetEnvironmental Sustainability in Business→Travaux en français237 207→