Many Miles to Paris: A Sectoral Innovation System Analysis of the Transport Sector in Norway and Canada in Light of the Paris Agreement
Notice bibliographique
Résumé
Transport is associated with high amounts of energy consumed and greenhouse gases emitted. Most transport means operate using fossil fuels, creating the urgent need for a rapid transformation of the sector. In this research, we examine the transport systems of Norway and Canada, two countries with similar shares of greenhouse gas emissions from transport and powerful oil industries operating within their boundaries. Our socio-technical analysis, based on the Sectoral Innovation Systems approach, attempts to identify the elements enabling Norway to become one of the leaders in the diffusion of electric vehicles, as well as the differences pacing down progress in Canada. By utilising the System Failure framework to compare the two systems, bottlenecks hindering the decarbonisation of the two transport systems are identified. Results indicate that the effectiveness of Norway’s policy is exaggerated and has led to recent spillover effects towards green shipping. The activity of oil companies, regional and federal legislative disputes in Canada and the lack of sincere efforts from system actors to address challenges lead to non-drastic greenhouse gas emission reductions, despite significant policy efforts from both countries. Insights into the effectiveness of previously implemented policies and the evolution of the two sectoral systems can help draw lessons towards sustainable transport.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».