Gestão ambiental em cadeia de suprimentos: revisão sistemática da literatura
Bibliographic record
Abstract
A literatura refere-se à extensão da gestão ambientalmente correta ao longo da cadeia de suprimentos como o conceito de Gestão Ambiental em Cadeia de Suprimentos (GACS). Este estudo teve como objetivo realizar duas revisões sistemáticas da literatura a fim de i) verificar quais são os estudos existentes que envolvem as pressões que levam à adoção de práticas da GACS; e ii) identificar quais são os artigos que abordam os desempenhos alcançados com a adoção dessas práticas. Os resultados indicaram que poucos estudos realmente abordam essas relações separadamente (práticas/pressões e práticas/desempenhos), sendo ainda mais reduzida a quantidade de trabalhos que abordam as duas relações conjuntamente. Detectou-se, ainda, que os estudos sobre esses dois temas são recentes, com a maioria publicada a partir de 2011. Constatou-se também que as práticas da GACS mais citadas nos artigos analisados foram: Gestão Ambiental Interna, Compra Verde, Cooperação com os Clientes, Eco-design e Recuperação do Investimento. As pressões mais citadas estão relacionadas com fatores internos e externos à empresa (principalmente Regulamentação, Mercado, Concorrência, Fornecedores e Sociedade). Finalmente, os desempenhos relacionados às práticas da GACS mais estudados foram: ambiental, econômico e operacional. Traçou-se, assim, cinco proposições resultantes da pesquisa, as quais foram ilustradas em um modelo teórico conceitual.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.034 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.014 | 0.023 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.016 |
| Open science | 0.003 | 0.005 |
| Research integrity | 0.005 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".