The comprehensiveness of competing higher education sustainability assessments
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to analyze the comprehensiveness of competing higher education sustainability assessments. Higher education institutions (HEIs) have been increasingly communicating their sustainability commitments to the public. To assist the public in evaluating these claims, a broad range of actors have assessed the sustainability of HEIs. Design/methodology/approach The paper uses an evaluation framework (the GRI-HE) consisting of criteria developed by the Global Reporting Initiative and the Association of University Leaders for a Sustainable Future to analyze the comprehensiveness of nine publicly-available frameworks that have been used to assess HEI sustainability. Findings While finding that in general these assessments are not comprehensive and particularly lack coverage of the social and economic dimensions of sustainability, the paper identifies the Pacific Sustainability Index and Sustainability Tracking and Assessment Rating System (STARS) as the most comprehensive assessments in the sector. Research limitations/implications This study does not assess the quality of the match to the GRI-HE’s criteria, only whether they match to a reasonable degree. The analysis highlights areas where each HEI sustainability assessment framework can add criteria and improve their comprehensiveness and validity. Future research should explore the causes and relative importance of the gaps in these frameworks. Originality/value The paper provides a valuable discussion and demonstration of the use of comprehensiveness as a proxy metric for the validity of sustainability assessments. This analysis is the first detailed, comprehensive and transparent analysis of HEI sustainability assessments based on a broad-based and widely accepted set of criteria.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,137 | 0,290 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».