Promoting circular practices in fashion: strategies for sustainable business growth
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle