Promoting circular practices in fashion: strategies for sustainable business growth
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to systematically investigate the landscape of circular economy (CE) models within the fashion industry, with a focus on evaluating their effectiveness, applicability, and implications for sustainable business practices. The research seeks to identify which CE models are most viable for enhancing environmental performance, profitability, and long-term competitiveness in the fashion sector. Design/methodology/approach A comprehensive and systematic literature review was conducted, drawing on peer-reviewed academic sources and industry reports. The study critically examines a range of CE business models, including rental and subscription services, product customization, recycling, remanufacturing and repair, recommerce or peer-to-peer second-hand services, and transparency-focused models. Comparative analysis was used to assess their practical implementation, scalability, and sustainability outcomes. Findings The findings reveal that all examined models possess substantial potential for driving both environmental and economic value in the fashion industry. Among them, transparency-based business models emerge as particularly effective and feasible, providing multidimensional benefits for both established enterprises and start-ups. Transparency enhances consumer trust, strengthens accountability, and facilitates stakeholder engagement, thereby positioning it as a critical enabler of sustainable transformation within the sector. Originality/value This study provides a nuanced and integrative perspective on circular economy practices in the fashion industry, offering theoretical and practical insights into how businesses can strategically select and combine models to achieve sustainability goals. It contributes to the ongoing discourse by identifying transparency as a central mechanism for operationalizing circularity and fostering consumer-driven sustainability.
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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 | 0,021 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,018 |
| Communication savante | 0,018 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».