Green transformation in the iron and steel industry in India: Rethinking patterns of innovation
Notice bibliographique
Résumé
There is growing acknowledgement that industrial processes including the production of iron and steel are a pivotal area ripe for technological change if we are to effectively decarbonize, while concurrently industrialize countries of the Global South in a sustainable way. Innovation is an important element in advancing green (decarbonizing and reducing the environmental footprint) steel production. A narrow view of green steel production points to incremental changes that reduce carbon and other environmental footprints. However, insights from innovation systems and transformative innovation policy highlight the role of directionality of decarbonization pathways, arguing that greening steel will not come about without industrial transformation. This requires an overarching, systematic approach that broadens innovation to effectively transform industry towards decarbonization. Public policies provide mechanisms through which to realize these changes. We turn to the production of steel by large firms in India to ask: what technological innovation efforts are underway? What about the role of technology and innovation cooperation? Regarding the directionality of these pathways, to what extent could these efforts lead to green transformation of the production of steel in India? Drawing from interviews with informants with knowledge of this sector, and various government and industry documents, we found that there is a disconnect between what steel majors and government actors are doing in India – pursuing various activities and policies but doing so in a piecemeal fashion and not pivoting enough towards net zero - and the systemic approach that scholars indicate is fundamental to effectively green the steel sector. Secondly, in contrast to studies that argue that the bulk of international technology cooperation initiatives on R&D are led by the public sector, with the private sector becoming involved at latter stages, various Indian steel majors are actively working on international technology cooperation on R&D. Frontrunner India steel firms are taking proactive steps to produce their steel more sustainably. However, current efforts - principally led by the private sector and where the market for green steel is basically non-existent - to make the sector more sustainable are inadequate. We suggest that governments must play a larger role in promoting innovation to realize the green transformation of steel production in India. International collaboration and technology diffusion combined with national government efforts, which allow for the ‘opening up’ of innovation policy, have the potential to catalyze such systemic changes.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,014 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».