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Enregistrement W2949601908 · doi:10.5430/ijhe.v8n4p1

Sustainability Infused across the Curriculum at a Minority Serving Liberal Arts Institution: A Case Study

2019· article· en· W2949601908 sur OpenAlexvenueno aff
Lycurgus L. Muldrow

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSustainability in Higher Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésLiberal arts educationCurriculumSustainabilityInstitutionHigher educationEducation for sustainable developmentMultidisciplinary approachSustainable developmentSociologyPedagogyPolitical scienceMedical educationPublic relationsMedicineSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A critical challenge facing institutions of higher education is the integration of a sustainable energy curriculum into interdisciplinary education. This case study will evaluate the campus-wide development, adoption, and evaluation of an interdisciplinary and multidisciplinary sustainability education, at a small liberal arts college. The process and outcomes of the development of this sustainability curriculum are reported. The efficacy of the development and adoption of the curriculum was assessed by student surveys and faculty interviews. The interview results indicated substantial faculty interest and approval of implementing sustainability education at the institution. Survey results reveal an increased interest in pursuing studies and careers in sustainability and energy among students. Upon the completion of the study it was concluded that the sustainability initiative was successfully developed and infused at a historically black college and university (HBCU). The implications of this study advance the importance of incorporating sustainability education within all academic disciplines throughout a minority-serving, small, liberal arts college to increase the presence of African Americans in future careers in energy, green jobs or energy policy/economics.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,293
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,387 · 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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