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Enregistrement W2748216841 · doi:10.5430/ijhe.v6n4p185

Leveraging Sustainability Reporting in Higher Education Institutions—A Multidimensional Research Agenda

2017· article· en· W2748216841 sur OpenAlexvenueno aff
Thorsten Schoormann, Jan Bührig, Dennis Behrens, Ralf Knackstedt

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSustainability in Higher Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityBenchmarkingComparabilityStandardizationSustainability reportingHigher educationLeverage (statistics)BusinessSustainability organizationsSustainability scienceManagement sciencePublic relationsAccountingPolitical scienceKnowledge managementProcess managementComputer scienceMarketingCorporate social responsibilityEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustainability has become increasingly important to research and practice. In order to determine impacts, identify improvement potential and to disclose efforts towards sustainability, an organization needs appropriate reporting. Thus, sustainability reporting has become a topic of broader interest, for example, to assess own situations, enable benchmarking, communicate own efforts and improve trust. Although sustainability reporting is a complex issue, only limited research and guidelines for higher education institutions (HEI) are available. Accordingly, negative impacts occur such as regarding the standardization and, thus, the comparability of reports. This article describes and demonstrates how different approaches from research related to reporting (information systems research in particular) and sustainability can be transferred to the field of sustainability reporting in HEIs to leverage the applicability of such reports. As a result, classifications of existing indicators and methodical approaches are provided, which are based on the analysis of a campus management system and different reporting standards as well as reporting knowledge in general. These classifications indicate that financial aspects are often focused and environmental issues are neglected. Moreover, the findings emphasize the importance of further multidimensional research on different topics such as (re-)development of specific indicators for HEIs, (re-)design of campus management systems and extension of current reporting standards. Therfore, a research agenda—with 18 agenda items—that synthesizes the presented directions is proposed. This agenda can be used to position further research or to derive new and innovative research questions.

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)0,189
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,139
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,189
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1890,139
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0180,031
Études des sciences et des technologies0,0070,016
Communication savante0,0480,076
Science ouverte0,0050,021
Intégrité de la recherche0,0080,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,223
Tête enseignante GPT0,542
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations4
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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