Sustainable operations management and climate change issues across the globe
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable operations management is an ever-developing field: The process of making operations management truly sustainable can never have a well-defined endpoint because it is a continuous process. The widespread concern over global warming puts pressure on companies to reduce carbon emissions and become green. The global development to biodiversity, ecosystem, climate condition, environment, ecology, etc., today, the world is heavily burdened with high carbon emissions and environmental pollution. Global warming has been a reality since the 1800s. Therefore, we have to address the climate change issues first. Finland was the first country in the world to adopt a carbon tax, and Germany adopted a feed-in-tariff law to subsidize the generation of renewable energy. Subsequent carbon taxes were adopted in Norway (1991), Sweden (1991), Denmark (1992), Ireland (2008), Japan (2012), France (2014), and Canada (2018). A few developed countries have imposed tax on carbon emission. For example, headline carbon tax rates are $139 per tonne of carbon dioxide (CO2) in Sweden, $55 in France, $29 in Denmark, and $3 in Japan. Therefore, all countries across the world must ensure the reduction of carbon emissions to zero by 2050. In Bangladesh, we need to establish an institution immediately. The ratio of large three to employee in a green factory shall be (1.38:1). Through semi-structured interviews with green factory experts, I have found that green factories, green technology, green production process, clean air, clean energy, green banking, sustainable financing are urgently required for ensuring sustainable operations management in Bangladesh.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».