Why the Construction Trades Have a Valuable Role in Meeting the Climate Challenge
Notice bibliographique
Résumé
The construction industry accounts for 18 per cent of Canada’s greenhouse gas emissions. There is extensive evidence that this can be reduced significantly by implementing aggressive net zero building practices. However, the way the industry is organized impedes this achievement because it fails to promote the development of a broadly based, highly qualified, climate-literate workforce. Successful low carbon construction requires enhancement of workers’ knowledge, skills, and competencies because it requires much higher energy performance standards than traditional construction practice. Yet the industry remains wedded to the current system of low-bid, low-quality construction to cut costs. The organization of much construction work reflects a Taylorist approach, with extensive piecework and subcontracting that relies heavily on precarious, unskilled, and semi-skilled workers. Most employers avoid investing in trades training, leaving it to governments, unions, and individual workers to fund workforce development. Committed to a deregulated market with minimal government interference in their profit-making activities, many contractors oppose tougher building and energy regulations while lobbying against higher labour standards, occupational certification requirements, and union organizing. To meet their net zero targets, governments must recognize that market forces are inadequate to create the well-trained, highly skilled workforce needed. Major policy interventions are required to force industry to make the necessary changes in vocational education and training (vet) and employment practices – changes designed to upskill the construction workforce and give workers and unions a greater voice in shaping climate-informed building practice.
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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 | 0,000 | 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 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 ».