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Enregistrement W4404408939 · doi:10.52975/llt.2024v94.007

Why the Construction Trades Have a Valuable Role in Meeting the Climate Challenge

2024· article· en· W4404408939 sur OpenAlexaffvenueabout
John Calvert

Notice bibliographique

RevueLabour / Le Travail · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeEnvironmental planningPolitical scienceBusinessRegional scienceGeographyGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil0,472

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,019
Communication savante0,0160,010
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0090,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0360,008

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,216 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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