An aggregated and dynamic analysis of innovations in campus sustainability
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to compose a systematic understanding of campus sustainability innovations and unpack the complex drivers behind the elaboration of specific innovations. More precisely, the authors ask two fundamental questions: What are the topics and modes of implementation of campus sustainability innovations? What are the external and internal factors that drive the development of specific innovations? Design/methodology/approach The authors code and analyze 454 innovations reported within the Sustainability Tracking Assessment and Rating System (STARS), the campus sustainability assessment tool of the Association for the Advancement of Sustainability in Higher Education. Using descriptive statistics and illustrations, the paper assesses the state of environmental innovations (EIs) within STARS. Then, to evaluate the role of internal and external drivers in shaping EIs, the authors have produced classification and regression tree models. Findings The authors’ analysis shows that external and internal factors provide incentives and a favorable context for the implementation of given EIs. External drivers such as climatic zones, local income and poverty rate drive the development of several EIs. Internal drivers beyond the role of the agent of change, often primarily emphasized by past literature, significantly impact the implementation of given EIs. The authors’ work also reveals that EIs often move beyond traditional mitigation approaches and the boundaries of campus. EIs create new dynamics of innovation that echo and reinforce the culture of a higher education institution. Originality/value This work provides the first aggregated picture of EIs in the USA and Canada. It produces a new and integrated understanding of the dynamics of campus sustainability that complexifies narratives and contextualizes the role of change agents.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».