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Enregistrement W2101673252 · doi:10.3390/su7010725

Canadian STARS-Rated Campus Sustainability Plans: Priorities, Plan Creation and Design

2015· article· en· W2101673252 sur OpenAlexafffundabout
Lauri Lidstone, Tarah Wright, Kate Sherren

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSustainability in Higher Education
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaFonds de Recherche du Québec-Société et Culture
Mots-clésSustainabilityTimelineSustainability organizationsStakeholderSocial sustainabilityPlan (archaeology)BusinessWork (physics)Process (computing)Higher educationAction planSustainability scienceProcess managementEnvironmental planningEnvironmental resource managementPublic relationsPolitical scienceEngineeringEconomic growthComputer scienceManagementEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of integrated sustainability plans is an emerging trend in higher education institutions (HEIs) to set sustainability priorities and to create a work plan for action. This paper analyses the sustainability plans of 21 Canadian HEIs that have used the Sustainability Tracking, Assessment and Rating System (STARS) from the Association for the Advancement of Sustainability in Higher Education (AASHE). The plans were coded thematically with a focus on the sustainability goals, process of plan creation, and aspects of plan design outlined in the texts. This paper finds that sustainability goals focused on the environmental aspects of sustainability, while social and economic aspects were less emphasized. Further, most plans were described as being created through a broad stakeholder-consultation process, while fewer plans assigned timelines and parties responsible to sustainability goals. This paper contributes to our understanding of the priorities of Canadian HEI institutions at the end of the Decade of Education for Sustainable Development and is useful for practitioners interested in developing their own sustainability plans.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,631
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,300 · 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.

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

Citations42
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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