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Enregistrement W6991164950

Exploratory multiple case study on successful upcycling businesses: ChopValue, Freitag and Pentatonic

2022· other· en· W6991164950 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDMU Open Research Archive (De Montfort University) · 2022
Typeother
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueSustainable Supply Chain Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExploratory researchThematic analysisCompetitive advantageOrder (exchange)Supply chainProduct (mathematics)Service (business)SustainabilityBusiness model
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Upcycling has become an important concept and practice in creative industries for artists, craftspeople, designers and makers as evidenced by increasing number of practitioners and businesses in the UK and beyond, especially under the COVID-19 pandemic situation. Despite the potential, many upcycling businesses are often craft-oriented and small-scale with financial struggles, which calls for scaling-up in order to overcome such liabilities. This paper provides multiple exploratory case studies with successful upcycling businesses to shed light on how small, craft-oriented upcycling businesses could be scaled up to have bigger impact on the environment and society while being financially viable. Three successful upcycling businesses were selected: (i) ChopValue in Canada; (ii) Freitag in Switzerland; and (iii) Pentatonic in the UK. Online contents (official websites, news and magazines, and other media information) were qualitatively analysed using grounded thematic analysis. The results revealed five common themes as success factors across the three case studies: (i) sustainability values or philosophy at the centre of the business; (ii) product and service offers competitive on the market; (iii) partnerships/collaborations for business effectiveness; (iv) innovation in production for competitive edge; and (v) sustainable/circular supply chain management.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,276
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,243 · 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.

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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