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Enregistrement W2243616514 · doi:10.19030/jsm.v3i1.9414

Construal Of Voluntary Environmental Program Participation In The Canadian Residential Construction Industry

2015· article· en· W2243616514 sur OpenAlexaffabout
Dustin Quirk, Devi Jankowicz

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainability Management (JSM) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEnvironmental Sustainability in Business
Établissements canadiensRed Deer Polytechnic
Organismes subventionnairesNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésConstrual level theoryPublic relationsPublicityGovernment (linguistics)CertificationBusinessMarketingNewspaperRepertory gridFunction (biology)LegitimacyPsychologyPolitical scienceAdvertising

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is a study of sensemaking of how Canadian new home builders construe their decision to participate in a voluntary environmental program (Built Green Canada). The Repertory Grid Technique was the data collection method. Findings from 32 interviews revealed a number of themes that decision makers used to make sense of their decision to participate in the program. The most prevalent views related to seeing the decision as a function of being a leader or innovator in the industry and using the program as a marketing and sales tool. Furthermore, themes that were seen as important related to legitimacy/authenticity/integrity and environmental impact. An assessment of which drivers/pressures were important to decision makers in making the decision to join the program was also undertaken. Important drivers/pressures included handling competition, appealing to customers, acquiring technical knowledge, obtaining publicity, building corporate culture/identity, and obtaining third party certifications. The findings are significant as it assists in refining the emergent field of environmental decision making and planning. The results are also useful for industry, voluntary environmental program organizations, and government policy makers to provide them with a better understan

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,269

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0160,013
Communication savante0,0060,001
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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