Trajectories of innovation in wood construction: an actor-network analysis of building decarbonization practices in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Following a trend in other Northern countries, since 2006 the Quebec Government in Canada has engaged in a program to reduce carbon emissions by promoting the adoption of innovation in wood construction. Despite today’s importance of building decarbonization, few studies have explored innovation drivers and barriers in wood construction and the impact of government initiatives. For many observers in Canada, the glass is still half empty, for others, half full. How is innovation in wood construction legitimized and achieved and with what consequences? Here, we combine principles of Actor-Network Theory and Socio-Technical Systems to analyze interactions between stakeholders involved in the development and adoption of laminated wood construction systems in Quebec. Results illustrate the complexity of innovation processes and networks at the intersection between public funding, a fragmented construction industry, a fragile real estate sector, and heterogeneous forestry and manufacturing practices. In a context where environmental narratives compete, justifications based on the need for climate action help “protect spaces” where innovation, jobs and profits can emerge. Actors are moved by the incentives offered by these spaces but must engage in a series of “translations” to seize opportunities and reduce risks. Success in construction industry decarbonization requires that government, think-tanks, and firms understand the complexity of innovation trajectories and the trade-offs they entail.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».