Embedding net zero practice and managing the decarbonising of built environments: domains of nudging, tugging and mooring change
Notice bibliographique
Résumé
Decarbonising the economy has drawn more academic management research attention in recent years. Policy practitioners such as the UK Climate Change Commission (2022) frequently review and report on the net zero transition. Significantly, it is identified that scarce progress has been made on the transition towards the decarbonising of built environments. There is therefore a significant challenge for the built environment such as the retail and distribution trades to reduce both carbon in build and also carbon in use. The immense complexity and related gaps in knowledge on ‘how to do this’ for moderately heated/cooled built environments makes it vital to understand strategic pathway frameworks. This paper contributes to the scientific net zero conversation and the need to embed net zero practice as well as manage the strategic change associated with the decarbonisation challenge. Our findings underline the opportunity for strategically orientating towards the institutional market transition, including technology cycle, collective mobilization, affirmation and innovation. We develop an overarching practice framework of how efforts to embed and manage net zero practice form and reflect domains of pushing (nudges), pulling (tugs) and mooring (tyes) practice in the overall market transitions.
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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 | 0,018 | 0,015 |
| 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 | 0,007 | 0,046 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».