Linking Dynamic Capabilities and Market Orientation to Sustainability Through Green Marketing in the Batik Industry
Notice bibliographique
Résumé
The batik industry, which combines Indonesia's cultural heritage with its creative economy, faces sustainability pressures due to pollution from synthetic dyes, excessive water consumption, and market dynamics.Amid these challenges, an organization's ability to adapt and understand the market determines its long-term competitiveness.This study begins with the context of Java, a center of batik production, where environmentally friendly practices are still developing unevenly.The research objective is to examine how dynamic capabilities (DC) and market orientation (MO) drive sustainable industry performance (SIP) through the mediating role of the green marketing mix (GMM).The methods used were a quantitative survey of 320 batik entrepreneurs (January to March 2024) with measurement and structural model testing.The findings suggest that DC enhances social and environmental performance, while MO improves economic and social performance.The GMM acts as a potent mediator, enabling internal capabilities and MO to more effectively translate into sustainability outcomes.The model explains 63% of the variance in SIP with positive predictive relevance.However, the environmental dimension lags behind the economic and social dimensions.The integration of DC, MO, and GMM needs to be accelerated through green innovations (natural dyes, process efficiency) as well as incentive and training policy support, so that the batik industry becomes more competitive and environmentally responsible.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».