Betriebliche Nachhaltigkeitsleistung messen und steuern
Bibliographic record
Abstract
Nachhaltigkeitsmanagement für eine kontinuierliche Verbesserung der Nachhaltigkeitsleistung Unternehmen stehen aktuell mit Blick auf ihren notwendigen Beitrag zu einer nachhaltigen Entwicklung und Transformation der Wirtschaft vor großen Herausforderungen. Betriebliches Nachhaltigkeitsmanagement zielt auf die Etablierung eines Prozesses zur kontinuierlichen Verbesserung der Nachhaltigkeitsleistung ab. Dieses Lehrbuch bietet Studierenden im Haupt- und Nebenfach sowie auch Praktikerinnen und Praktikern einen schnellen Einstieg und einen umfassenden Überblick hinsichtlich aktueller Ansätze und Instrumente für die Messung und Steuerung betrieblicher Nachhaltigkeitsleistung. Ausgewiesene Experten und Expertinnen aus Wissenschaft und Praxis stellen in jedem Kapitel die ausgewählten Methoden theoretisch dar und illustrieren die gewählten Ansätze anhand von Praxisbeispielen.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.012 |
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".