Qualitative Evaluation of the Drivers and Barriers of Sustainable Construction Practices in Canada: A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Sustainable building adoption is increasingly prioritized to mitigate climate change, reduce energy consumption, and enhance environmental performance.However, decision-making in sustainable design remains complex, influenced by economic, environmental, and social factors.This case study investigates the key drivers and barriers shaping sustainability decisions through stakeholder interviews and qualitative analysis using NVIVO.Focusing on the Engineering Expansion Building at the University of Victoria, the research integrates insights from industry professionals, policymakers, and academics to identify real-world challenges beyond those documented in existing literature.The findings reveal that institutional sustainability targets, regulatory mandates, and financial incentives act as key drivers, motivating stakeholders to pursue carbon reduction, operational efficiency, and high-performance building standards.However, significant barriers persist, including high upfront costs, cost-benefit uncertainties, extended project timelines, and technical knowledge gaps in sustainable materials and lifecycle cost integration.The generated coding hierarchy and clustering maps highlight the interdependencies between financial, regulatory, and technical constraints, with regulatory mandates emerging as both an enabler and a challenge.The study underscores the need for more flexible policy frameworks, enhanced financial mechanisms, and data-driven tools to support sustainability integration.Addressing these barriers through stakeholder collaboration, regulatory refinements, and post-occupancy performance assessments will be crucial in advancing more effective and widespread adoption of sustainable building practices.These findings contribute to refining sustainability decision-making strategies and inform future research on optimizing sustainability performance in the built environment.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».