Do homebuyers prioritize sustainability? Examining the GHG emission impact of housing choices
Notice bibliographique
Résumé
• Survey used real listings with no sustainability cues to assess true preferences. • Location, price, and size ranked above energy efficiency in open-ended responses. • Buyers in all income groups overlooked low-emission homes in their selections. • Chosen homes emitted four times more than the greenest available options, on average. • Standardized GHG labels could support low-carbon residential decision-making. Housing is a major source of global greenhouse gas (GHG) emissions, yet environmental performance is often assumed to play a limited role in homebuying decisions. This study investigates this claim using empirical data and explores how sustainability factors into real-world housing preferences using a choice experiment conducted in Ottawa, Canada. Participants selected from real housing listings without explicit environmental cues, while total annual GHG emissions – from both building energy use and commuting combined – were calculated for each option. Despite having low-emission listings in their choice set, respondents across all income groups overwhelmingly selected higher-emission homes. On average, the chosen homes emitted 6.93 tonnes CO 2 e annually, which is over four times the emissions of the most sustainable available alternatives. Regression analyses revealed systematic deviations from optimal choices, especially among higher-income households. Open-ended responses confirmed that location, price, and size were prioritized over energy efficiency. These findings highlight a persistent disconnect between sustainability potential and actual homebuyer behaviour, underscoring the need for investigating income-sensitive policy tools, emissions labeling, and better decision-support mechanisms to reduce residential carbon footprints. They also point to the opportunity for targeting energy efficiency measures at homes with the highest GHG emissions that are nonetheless most likely to be purchased due to other attractive characteristics.
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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 | 0,000 | 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 ».