Determining the Level of Environmental Sustainability Practices at Campus Dormitories Using Green Indicators
Notice bibliographique
Résumé
Environmental pollution and degradation at university campuses occurred due to various daily activities by theresidents. The provision of support services in the residential and dormitory areas in the form of energy andmaterials consumption are growing into concerns nowadays. In this study, indicators of environmentalsustainability were developed to identify the level of sustainability at dormitory areas. The indicators should beable to convey information easily without losing too much information or creating too much distortion. There arenumerous aspects that need to be considered when discussing about environmental sustainability. In order toachieve the appropriate requirement for green dormitories, various references were used based from theirpractices locally and internationally. The indicators proposed for this study focused on four main environmentalsustainable categories which are solid waste management, water resources management, green office practicesand education and awareness. Each dormitory was evaluated using the proposed indicator based on theinformation provided by the dormitory representatives. The score for each indicator was summed up todetermine the performance of each dormitory which reflected their sustainability achievement. With the helpfrom the respondents who represented their dormitories, some points that may be the constraints of practicing thesustainability concepts are suggested. Some suggestions were made to improve the dormitories sustainabilitylevel. At the end of this study, all dormitories were ranked in the order of their performance based on the totalmarks obtained from the indicator calculations. From this study, it shows that KIZ scored the highest by 44marks while KTHO the lowest with 4 marks. As a conclusion, there is a huge difference in sustainabilitypractices between dormitories since there are different management approaches.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».