Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Uzimajući u obzir činjenicu da je povratna logistika relativno mlada grana gospodarstva, za koju još nisu provedena velika istraživanja u okviru njezina unaprjeđenja, ne čudi podatak da je upravo ona tek unazad nekoliko godina postigla status sve većeg broja istraživanja u aktualnim znanstvenim radovima. Sama struktura ovog rada temelji se na nekoliko poglavlja, čime su obuhvaćena područja logistike i njezina razvoja, zatim podsustavi poslovne logistike čime dolazimo do pojma povratne logistika koja je ujedno i glavni predmet istraživanja ovog diplomskog rada. U okviru povratne logistike, navode se njezina glavna obilježja, te nositelji, kao i ključna područja povratne logistike a koja se tiču povrata proizvoda kao i njihovo recikliranje. U okviru pojma reciklaže koji se danas sve više koristi navode se i neke ekonomske koristi i sama budućnost reciklaže, kao i mogući pravci razvoja zelene logistike. Kako bi se ova problematika vezala uz primjenu u praksi, navodi se što je to održivo gospodarenje otpadom na europskoj razini, ali i na razini Republike Hrvatske, čime se ističe i plan sprječavanja nastanka otpada. U okviru gospodarenja otpadom na razini područja Grada Rijeke, navodi se i primjer rada u praksi društva za gospodarenje otpadom tvrtke Metis d.d.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 it