Strengthening sustainability leadership competencies through university internships
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to determine whether high school students can become agents of change in their local communities by participating in a formal internship program implemented through a partnership between academia (high schools and universities), nonprofit organizations and key community stakeholders. Design/methodology/approach Pre- and post-assessments, activity journals and on-line interviews are used to measure the impact of internships on high school students’ sustainability leadership, using a train-the-trainer intervention led by university interns. A conceptual problem-solving framework is proposed and empirically tested to explore the linkages between complex problem constellations, sustainability transition strategies and sustainability visions. Findings The five core leadership competencies (systems thinking, strategic, anticipatory, normative and interpersonal) may not be as uniquely discrete as suggested in the literature. An effective learning experience depends on students’ developing competence in their ability to implement a strategic intervention, which is better acquired through hands-on experience rather than a classroom setting. Practical implications Students need experiential learning outside of the classroom to make sustainability come alive as a viable option for their communities. Social implications The principles of social responsivity, engagement, experiential learning, capacity-building and entrepreneurialism can be executed by transforming the campus into a learning lab, which includes the local community. Originality/value This study empirically demonstrates that students need involvement in strategic interventions to imagine and conceptualize sustainability visions. It also shows how academia can help fulfill the United Nations sustainable development goals.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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.
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 ».