Global Retail Sustainability: A Comparative Analysis of Environmental Management Practices and Technology Adoption Across Developed and Developing Economies
Notice bibliographique
Résumé
This paper focuses on the technology used to automate and support retail business functions, including environmental management across different markets. Data were obtained from Nigeria. Additionally, qualitative data from Malaysia, Sweden, and Canada provided context for the scope of the study. The study analysed ecological issues relating to international trade and consumption patterns between 2018 and 2023, highlighting how retailers responded to environmental policies in developing and developed economies. The approach adopted is a convergent parallel design, which integrates qualitative and quantitative data. In this case, primary sustainability performance data from 71 retail businesses in Nigeria were supplemented with qualitative data from other global markets. The model utilised a sustainability maturity model specifically designed for cross-cultural retail settings to assess barriers to success, performance enhancements, and change management at a particular level within a cross-cultural retail setting. The study’s outcome suggests a noteworthy difference across the regions regarding technology adoption, with the most excellent circular economy practices noted among Swedish retailers, followed by Canadian, Malaysian, and Nigerian retailers in that order. The algorithms for supply chain optimisation resulted in average waste reductions of 18-23%, while energy management systems enhanced efficiency by 14-19%. Some of the recommendations made for the study include redressing the balance of environmental performance indicators, developing self-regulatory policies on business ethics for the industry, including local communities in poverty-reduction solution design, and other mechanisms of region- and organisation-tailored implementation strategies relative to the capabilities of the organising entity.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».