INCENTIVIZING LANDLORD ENGAGEMENT IN A CLEAN ENERGY TRANSITION IN NOVA SCOTIA, CANADA: A CASE STUDY OF ENERGIZE BRIDGEWATER
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Split incentives, in which the costs and benefits of energy efficiency upgrades are unevenly felt between landlords and tenants, are a powerful barrier that prevents retrofits from taking place. The problem is clearly playing out across the low-income, and inefficient homes of Bridgewater, Nova Scotia, Canada, where greenhouse emissions are high, and a large proportion of residents are burdened by energy poverty. To help solve the problem and facilitate home energy efficiency renovations, a project called Energize Bridgewater was developed. Guided by 10 semi-structured interviews with Energize Bridgewater team members (n = 4) and property managers (n = 6), we present a case study which sought to contextualize and better understand how Energize Bridgewater may incentivize owners of rental houses to participate in this clean energy transition. Our results focus on three main findings: i) the reality of the split incentive problem in Bridgewater; ii) barriers to landlord engagement; and iii) reactions to proposed programming. We close this paper with a discussion of the theoretical and practical implications of our work, including a set of recommendations for Energize Bridgewater and similar projects facing the split incentive problem while working toward a clean and cost-effective energy transition.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,013 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».