Analysis of carbon credit trading (CCT) practices: a study of manufacturing organizations in British Columbia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Factors that affect the use of carbon credit trading (CCT) by industries include as follows: avoiding carbon taxes, international expansion, venture capital, competitive advantage and clean technology. The impact of these factors is examined here in relation to the profile of 14 Canadian organizations to investigate factors that influence CCT practices. Design/methodology/approach This research involves a survey of 150 employees at 14 industries in British Columbia (BC) Canada to review and analyze their perceptions of factors that impact CCT. Findings Results demonstrate the potential for enhancing the use of CCT by organizations. It was shown that organizations perceive that CCT enhances their competitive advantage, which is an incentive that needs further investigation as having potential for encouraging CCT and greenhouse gas (GHG) reduction. Research limitations/implications Due to limited funding and workforce, as well as geographical constraints, only 14 industrial organizations were engaged in this research in BC Canada. The scope of future research needs to be enlarged by considering neighboring countries such as the USA and Mexico. This research regarding factors that impact organizations in adopting carbon crediting trading has the potential to provide and shape inter-continental comparisons. Practical implications This study illustrates how CCT has the potential to enhance competitive advantage and may impact the industry toward reducing GHG emissions through CCT. This concept adds a new environmental protection factor and dimension to trade and industry. As organizations plan to invest funds in different carbon reduction projects this may result in expanded employment opportunities. Social implications Organizations are interested in CCT but may hesitate in engaging in CCT as it can be a complex procedure. In addition to further research, workshops and seminars regarding CCT and dissemination of research should be organized by the universities, related authorities and government organizations to make CCT more known and feasible. This study shows that financial and non-financial benefits may be gained by any organization when involved in CCT. Larger advertising and information campaigns may motivate more organizations in this regard. Originality/value This study extends the study of Garg et al. (2017) regarding challenges for CCT practices. International Journal of Management, 10(1), 85–96. It contributes evidence that the size (revenue) of an organization does not affect the level of carbon credits traded and shows potential for smaller organizations to be encouraged to take part in CCT.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».