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Enregistrement W2527630831

Universities and Sustainable Food Practices: An International Comparison Along the Pacific Coast of North America

2016· article· en· W2527630831 sur OpenAlexaboutno aff
Alexandra Schulte

Notice bibliographique

RevueTopSCHOLAR (Western Kentucky University) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSustainability in Higher Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Alaska Anchorage
Mots-clésGeographyOceanographyFisheryPolitical scienceGeologyBiology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

My research project examined sustainable practices in relation to food sources at three universities located along the Pacific Coast of North America. The academic institutions were the University of Alaska Anchorage (UAA), the University of California Santa Barbara (UCSB), and the University of British Columbia (UBC) in Vancouver. These schools were selected because while they each foster an abundance of “local” foods and food industries, they represent different stages in the three pillars of sustainability for food practices. My project sought to understand the role of each institution in building a local and sustainable food culture at each university. I analyzed how the food services at and near the institutions reflect the food and nutritional needs and wants of the student body, faculty, and staff of academic institutions and the availability of foods (e.g., healthy, organic, and sustainable) in each area. Using qualitative data acquired through interviews and source-based literature, I classified the three universities in relation to the three pillars of sustainability, namely economic, social, and environmental. UAA was at an early stage of sustainability achievement while UBC was the most developed. In comparison, I evaluated Western Kentucky University (WKU) as situated between UAA and UCSB. Key steps to successful sustainability of food resources include creating local and regional food resources, engaging students, faculty and administrators, and developing an economically feasible institutional vision. Institutions of higher learning have a strong influence on their region and with forethought and planning, they can serve as drivers of sustainable food systems.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,697
Score d'incertitude au seuil0,614

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,277 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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