Developing ecological footprint scenarios on university campuses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose – The ecological footprint represents a simple way to assess the amount of materials consumed and waste produced by a given entity. The approach has been applied to countries, towns, households, and more recently university campuses. One of the challenges of using the ecological footprint at a university is the difficulty of determining how large the footprint should be. The authors have developed a calculator specific to the needs of a university campus, and applied it to the University of Toronto at Mississauga (UTM). Rather than focus on the overall size, the purpose of this paper is to instead create several scenarios to help communicate the relative impacts of alternative actions. Design/methodology/approach – An ecological footprint calculator appropriate to the campus was developed and applied to UTM. Three scenarios were then created: on‐campus electricity generation versus electricity purchased from the grid, current commuting patterns versus those expected if a student bus pass is adopted, and use of virgin office paper versus recycled office paper. Findings – The results of the calculator suggest that energy consumption represents the largest component of UTM's footprint, followed by commuting to campus. Practical implications – The relative benefits of on‐campus electricity generation, increasing public transit use, and the adoption of recycled paper are all highlighted through the scenario calculations. Originality/value – This paper presents a way to avoid the difficulty of determining how large a university's footprint should be through the use of an alternative scenario method, which provides an easy way to communicate the impacts of consumption decisions to a campus' community.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».