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Enregistrement W2076653572 · doi:10.1080/19397038.2011.637137

Ranking Canadian universities: a quantitative approach for sustainability assessment using uD-SiM

2011· article· en· W2076653572 sur OpenAlexfundaboutno aff
Bushra Waheed, Faisal Khan, Brian Veitch, Kelly Hawboldt

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Engineering · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSustainability in Higher Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSustainabilityRanking (information retrieval)Higher educationIndex (typography)Environmental Sustainability IndexFuzzy logicEnvironmental economicsAction (physics)Sustainability organizationsComputer scienceEconomicsArtificial intelligenceEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper introduces a model that enables a comparison between universities based on sustainability indicators related to environmental, economic, social and educational aspects. The proposed model is based on a driving force-pressure-state-exposure-effect-action (DPSEEA) framework and is called uncertainty-based DPSEEA-Sustainability index Model (uD-SiM). The uD-SiM applies the concept of causality and develops sustainability index (SI), which is an outcome of nonlinear relationships of sustainability indicators in different stages of DPSEEA. In this paper, this fuzzy-based multi-criteria decision-making model is used to evaluate the sustainability of five Canadian universities, namely the University of British Columbia, the University of Toronto, the University of Alberta, the McGill University and the Memorial University. The final ranking results are compared with the Green report card ranking for 2010 through SI. The application of various actions and strategies that can be applied to different stages of the framework to improve sustainability in higher education institutions is also discussed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,512

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,316 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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