Pilot study to measure the energy and carbon impacts of teleworking
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.
Notice bibliographique
Résumé
Teleworking offers various socio-economic benefits to the workforce, especially during major disasters. However, the holistic net energy and greenhouse gas (GHG) emissions impacts of telework remain poorly understood. This paper develops and tests a longitudinal mixed-methods approach to estimate energy and emissions in three domains: home office, transportation, and information and communications technology (ICT). A pilot study of 11 participants from Ottawa, Canada, is used to evaluate the method, while generating a rich dataset and new insights. The results show transportation, home heating and cooling account for > 94% of telework-related energy, while home office equipment, lighting and ICT account for the remaining 6% (and < 2% of GHG emissions). Not including employer offices, teleworking will likely yield a net reduction in energy and GHG emissions compared with conventional working arrangements, but this result is dependent on personal choices, routines, purchasing decisions and household structure. The paper concludes with a discussion and future recommendations for the developed method based on the lessons learned. Practice relevance A new mixed-methods approach was developed and piloted to study the holistic energy impacts of teleworking. This demonstrates measurement tools, data analysis measures and scenario modelling. It provides lessons learned and acknowledges limitations. It is a major step forward in setting the stage for larger scale studies. The specific results showed that compared with conventional working arrangements, nine of the 11 participants are likely to consume less energy and produce fewer GHG emissions when teleworking based on a scenario-based analytical approach. However, if workers use sustainable transportation, teleworking may not yield any energy savings as increases in the home domain are expected. Future studies should include the employer offices.
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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 | 0,000 |
| 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 découle