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Enregistrement W7117686299 · doi:10.1111/beer.70070

From Rating System to Thought Leadership: The Evolution of the Canada Green Building Council

2025· article· en· W7117686299 sur OpenAlexafffundabout
J. J. McArthur, Stephen Dunne, Sarah Ivory

Notice bibliographique

RevueBusiness Ethics the Environment & Responsibility · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésSustainabilityCorporate governanceProcess (computing)Rating systemWork (physics)Organizational structureOrganizational analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Green Building Social Movement Organizations encourage the adoption of green buildings, primarily by promoting sustainability rating tools. While numerous papers have explored the market impact of these sustainability rating tools, very few have examined either the lengthy and protracted process of their selection and enrollment by organizations, or even their impact upon the structure and governance of organizations. This paper fills these gaps by presenting a 20‐year case study of organizational evolution. It identifies five distinct periods through which the chosen organization variously selected, developed, established, lost control, and transcended its relationship with LEED (Leadership in Energy and Environmental Design; a ‘green building’ rating tool) in Canada. Conceptually, our analysis has roots within the Sociology of Translation and (Scandinavian) Institutional Theory. In this, we treat the technical mediation of sustainability rating tools as institutional work activities to understand their role(s) in organizational evolution. The empirical basis for our analysis is data acquired through 21 semi‐structured interviews with organization founders and key personnel in each period, as well as a comprehensive analysis of archival records. Our findings offer significant insights for organizations that have bound themselves to a tool, certification, or standard as their means of market or societal transformation. We close by recognizing our study's limitations before underlining the crucial managerial and policy consequences of our analysis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,765
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,199 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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