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Enregistrement W2259021105 · doi:10.4337/9781785361241.00027

University sustainability reporting: A review of the literature and development of a model

2017· review· en· W2259021105 sur OpenAlexaff
Alan J. Richardson, Meghan D. Kachler

Notice bibliographique

RevueEdward Elgar Publishing eBooks · 2017
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSustainability in Higher Education
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilitySustainability reportingSustainability organizationsQuality (philosophy)Work (physics)Conceptual modelSample (material)BusinessAccountingAccountabilityEmpirical researchPublic relationsPolitical scienceEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many universities have made a commitment to improving the sustainability of their campuses. However, only a small number report to stakeholders on their sustainability performance to allow accountability, and the quality of the reports issued varies widely. This chapter reviews studies of sustainability reporting by universities and identifies the factors that have been associated with the decision to report on sustainability and the quality of those reports. Most of the existing empirical work on sustainability reporting by universities is case-based. We critique this literature and identify areas in need of conceptual and empirical clarification. We provide a model, hypotheses, constructs, and proxies to support large-sample research on sustainability reporting by universities.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,107

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0220,029
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0070,010
Science ouverte0,0040,003
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,283 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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