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Enregistrement W4413843946 · doi:10.1080/15435075.2025.2553177

Promoting circular systems in electric vehicle batteries: A use-oriented business model with sharing economy and reverse logistics integration

2025· article· en· W4413843946 sur OpenAlexafffund
Aysan Mahboubi, Samira Keivanpour, Amina Lamghari

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Green Energy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCircular economyBusinessReverse logisticsBusiness modelElectric vehicleIndustrial organizationManufacturing engineeringAutomotive engineeringEngineeringSupply chainMarketingPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rising demand for Electric Vehicle Batteries (EVBs) necessitates circular business models to mitigate their end-of-life environmental impacts. A use-oriented product-service system (PSS) enhances resource efficiency and battery circularity by shifting from product ownership to service-based solutions. However, stakeholders such as vehicle and battery manufacturers face adoption challenges due to methodological complexity, limited transparency, weak collaboration, and insufficient understanding of use-oriented approaches. This study identifies enabling factors of the sharing economy to integrate a use-oriented business model for EVBs. Using morphological and content analysis, it develops a structured framework built on four value dimensions: value proposition, value co-creation, value delivery, and value capture. The findings show that applying these values and their configuration types can foster sustainable transportation, enhance circular systems, and support resource availability. The framework also incorporates reverse logistics to recover and reuse scarce materials contained in EVBs, thereby advancing circularity. By emphasizing partnerships, it provides both a conceptual tool for companies to design rental and service-based offerings and a practical strategy for supporting the sustainable growth of lithium-ion batteries while meeting rising demand..

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,553
Score d'incertitude au seuil0,725

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 GPT0,211
Écart entre enseignants0,200 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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