Energy Efficiency and Norm Compliance Drivers Amongst Industry Decision-makers: Evidence of Intersectionality and the Role of Morality
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This article explores industry decision-makers’ motivation for energy efficiency (EE) actions. Our research question is: why do industry decision-makers feel obligated to comply with norms or engage in EE actions? More specifically, what types of norm compliance drivers are they responding to? Methodology: We use a two-country (United Kingdom and Canada) survey of managers and executives in three key sectors – building and construction, hospitality, and utilities to explore the presence of norm compliance driver typologies that motivate EE actions. Findings: Drawing on existing theoretical frameworks, we define four types of norm compliance drivers related to industry action: custom, third-party, moral, and social. Our results show evidence of all four, with moral as the most common norm compliance driver. Our findings also point to intersectionality: the presence of more than one type of norm compliance driver in reasoning for action. Originality: The emphasis on the underlying drivers of norm obligations as a motivation for decision-makers within industry related to EE action makes this article novel. Doing so from the perspective of industry actors is also original. Practical implications: Many of the responses related to moral norm compliance drivers are tied to larger environmental issues, such as climate change, which contributes to understanding how to trigger industry action on large global issues. Social implications: The finding that moral drivers are a significant proportion of the underlying force behind norm compliance, coupled with the understanding that many of these statements point to larger sustainability goals, suggests policymakers need to take a closer look at how they motivate industry.
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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 | 0,027 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».