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Enregistrement W4296857922 · doi:10.1016/j.esr.2022.100968

Green transformation in the iron and steel industry in India: Rethinking patterns of innovation

2022· article· en· W4296857922 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEnergy Strategy Reviews · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIron and Steelmaking Processes
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningAcknowledgementGovernment (linguistics)BusinessIndustrial organizationProduction (economics)Economic systemEconomicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,555
Score d'incertitude au seuil0,285

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,222 · 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