Industry hybrid regulation: Exploring a model for business-driven circular economy
Notice bibliographique
Résumé
• Closing resource loops requires urgent innovative solutions which are difficult to achieve. • Conventional policy-making for circular economy may not motivate businesses to innovate. • The proposed hybrid model can resolve the shortcomings of conventional policy. • The explored model involves both business and government to secures effectiveness and efficiency of actions and innovative solutions. • The model can also be used for other costly sustainability initiatives that need business proactivity. Government is often seen as the arbiter for environmental protection. Alternatively, firms can volunteer to proactively take collective action toward sustainability, called industry self-regulation. But, what happens when neither of the two alternatives can deliver the expected outcomes? This inductive study addresses such a situation in managing hazardous consumer waste in the province of Ontario, Canada, where waste management and later circular economy have been on the agenda since the 1980s. However, both self- and government regulation failed to spur the advancements required to close material loops effectively and efficiently. Finally, after three decades, actors developed a new path to transition to circular economy. This longitudinal process study focuses on this process to explore the changes in business-policy interactions that realized this transition. I analyze extensive qualitative data, including 55 interviews with top-level decision-makers in all stakeholder groups (businesses, policy-makers, NGOs, consultants, etc.). Based on the unearthed patterns, I propose a hybrid model for regulation. In this model, both business and government coordinate throughout the process to set the rules and enforce them. By allowing organically shaped competition, this model can spur proactivity and innovation, which are crucial for the transition to circular economy but are hard to incentivize in conventional policy-making. The model can be used in any situation where an urgent issue needs immediate proactive responses by business.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».