Anforderungen der unternehmerischen Sorgfaltspflicht in Supply Chains:Welchen Beitrag können Blockchain-Anwendungen leisten?
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
Die kürzlich von der Europäischen Union (EU) entworfene Richtlinie der unternehmerischen Sorgfaltspflicht wird, sofern verabschiedet, in der EU tätige Unternehmen für die Einhaltung von Sozial- und Umweltstandards in ihren Supply Chain Netzwerken verantwortlich machen. Aufbauend auf den Anforderungen an die unternehmerische Sorgfaltspflicht für soziale und ökologische Auswirkungen entlang der Supply Chain bietet der Gesetzesentwurf eine Rechtsgrundlage für Klagen wegen Fehlverhaltens, auch in vorgelagerten Produktionsschritten in Drittländern. Die Richtlinie verpflichtet große Unternehmen über festgestellte Risiken der Beschaffungs- und Produktionsbedingungen sowie damit verbundene negative externe Effekte zu berichten und Maßnahmen zur Risikominimierung zu treffen. Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) tragen etwa ein Drittel des Gesamtumsatzes in der EU bei und bilden einen wesentlichen Teil der Unternehmenslandschaft. Aufgrund ihrer relativen Größe müssen sich KMU häufig an Berichterstattungssysteme halten, die von ihren „größeren“ Supply Chain Partner*innen verlangt werden. Dies erweist sich als besonders schwierig, wenn Unternehmen an mehreren Supply Chains beteiligt sind. Der Beitrag untersucht ob die verfügbaren Standardisierungen von technologischen Lösungen ausreichend sind. In diesem Zusammenhang wird die Blockchain Technologie beleuchtet, die durch Transparenz, dezentralen Datenaustausch und Nachvollziehbarkeit aller vorherigen Einträge, Informationen über die gesamte Wertschöpfungskette sammelt. Vorteile der Technologie beinhalten außerdem die Tokenisierung, die neue Wege des Wertaustauschs und Incentivierung für Verhaltensänderung ermöglicht. Dadurch kann die Technologie einen wertvollen Beitrag zur Nachweiserfüllung der unternehmerischen Sorgfaltspflicht leisten.
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.
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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,037 |
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