Diffusion of demand-side low-carbon innovations and socio-technical energy system change
Notice bibliographique
Résumé
To mitigate climate change in an accelerated time frame, more research is needed to understand how to achieve effective large-scale diffusion of low-carbon innovations. The conceptualization of sectoral socio-technical system transitions requires extending beyond an economic and technological focus, towards a wider system view that combines societal, behavioural, and institutional elements alongside the natural environments and infrastructures. Any socio-technical system reconfiguration will be shaped by the diffusion of multiple innovations. This study employs a novel empirical and quantitative framework that integrates considerations of system actors, behaviours, innovations, and infrastructure simultaneously. Based on a review of socio-technical literature, the framework scores demand-side, low-carbon innovations on a scale from regime reinforcing to disruptive across the dimensions of decarbonization, democratisation and decentralisation. It also scores the innovations according to the policy (economic, regulatory, informational) and legitimacy (actors, discourse) factors that support or inhibit their diffusion. This allows for the investigation of the relationship between the diffusion of innovations and socio-technical energy system change, including whether a relationship exists, its strength, and direction. In analysing 80 innovations that diffused to the demand-side between 1998-2018 in Ontario, Canada, diffusion is found to be negatively correlated with system disruption and decarbonization. Although economic supports tend to be a focus of mainstream policymaking, this study found that economic instruments, legitimacy through discourse, and combined policy and legitimacy supports are important to the systemic diffusion of demand-side low-carbon innovations.
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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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».