Challenges in the development of environmental management systems on the modern university campus
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to describe challenges and lessons learned in the design and development of a comprehensive, flexible environmental management system (EMS) in a real university setting; also to inform development of similar systems elsewhere and provide a modular, extensible software architecture for such efforts. Design/methodology/approach A modular, flexible software architecture was designed as the cornerstone of a comprehensive, secure web‐based data collection and analysis framework. Environmental data such as utility usages, waste generation and transportation services were identified, collected, and entered into the evolving system. The system is easily extensible to new environmental data types, and supported manual and automated data entry, custom “at‐the‐source data entry” mechanisms, and flexible tools for visually analyzing environmental data captured. Findings Development of automated EMS systems for large institutions is significantly complicated by profound heterogeneity in campus infrastructure, management policies, and limited data accessibility; legacy data are often incomplete or inaccurate. Successful EMS initiatives must explicitly address these challenges through realistic project planning, choice of software technologies, design of system architecture, and administrative commitment. Detailed insights in each of the above areas are provided. Originality/value The authors provide clarifying discussion of sustainability plans versus monitoring systems, place popular technological gadgets such as live building energy monitors into perspective within this framework, and describe design and implementation of a comprehensive environmental monitoring framework. The modular concept for system architecture, design approach, and lessons learned can inform the development of similar comprehensive EMS development efforts.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».