Legal and Environmental Risks in Cross-Border Procurement: Implications for Ontario Businesses Importing from China with a Focus on Supply Chain and Sustainability
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The study not only focuses on the legal risks faced by Ontario businesses in cross-border procurement from China but also considers how sustainability practices and environmental regulations impact these risks. As businesses increasingly prioritize green supply chain management and sustainability, understanding how to mitigate legal risks related to environmental laws, ethical sourcing, and the global push for sustainable practices is critical. The paper explores how these factors intertwine with legal considerations, providing a comprehensive view of the risks businesses face when importing goods and meeting consumer expectations for environmentally responsible products. Methodology: The research utilizes methods, including a mix of statutory analysis, case study, and literature review, to analysis the legal risks associated with cross-border procurement from China. This paper reviewed sources from a mix of academic and legal databases, while it gives priority to studies from the last 10-15 years. Findings: This paper identifies three significant risks facing businesses intellectual property infringement, product liability, and lack of jurisdiction and introduces a fourth: sustainability and environmental compliance. This includes navigating green procurement challenges, the environmental impact of goods being imported, and the potential legal consequences for violating international environmental laws or failing to meet sustainability standards. As sustainability becomes a driving factor in procurement, businesses must adapt to evolving green regulations and ethical sourcing practices to avoid legal pitfalls. Unique Contribution to Theory, Practice and Policy: This study extends Siedel’s Six Forces Model to include environmental and sustainability considerations in business legal risks and international procurement. It adds a dimension to Siedel’s theory, validating that understanding not only the legal but also the environmental and ethical challenges facing businesses is crucial for competitive advantage in cross-border procurement. The paper encourages future research in integrating sustainability with legal risk mitigation strategies in international procurement, offering a new framework that balances both sustainability and legal compliance.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».