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Enregistrement W2964350369 · doi:10.1088/1748-9326/ab33e6

The environmental footprint of academic and student mobility in a large research-oriented university

2019· article· en· W2964350369 sur OpenAlexaffabout
Julien Arsenault, Julie Talbot, Lama Boustani, Rodolphe Gonzalès, Kevin Manaugh

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Research Letters · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueConferences and Exhibitions Management
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternshipOutreachFootprintCarbon footprintPer capitaEcological footprintWork (physics)PopulationGeographySociologyPolitical scienceEngineeringSustainable developmentEconomic growthEconomicsGreenhouse gasDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Academic mobility for field work, research dissemination and global outreach is increasingly recognized as an important contributor to the overall environmental footprint of research institutions. Student mobility, while less studied, also contributes to universities’ environmental footprint. Université de Montréal (UdeM) is the largest university in Montréal, Canada. It has a research budget of 450M$, employs 1426 full-time professors, and has a total student population of 33 125 undergraduate and 12 505 graduate students. To assess the footprint of academic mobility at UdeM, we surveyed the research community (n = 703; including professors, research professionals and graduate students) about their travel habits. We also measured the contribution from travel undertaken by sports teams and international students as well as students engaged in study abroad and internships programs using data provided by the university. While the average distance travelled for work and research purposes by the UdeM community is around 8525 km/person, professors travel more than 33 000 km/person per year. We also estimated that the 5785 international students or students enroled in study abroad programs travel annually around 12 600 km/person. UdeM’s per capita annual travel-related C and N footprints vary, with international students generating for example 3.85 T CO2 and 0.53 kg N while professors generate 10.76 T CO2 and 2.19 kg N. Air travel emissions are the main contributors to these footprints. We provide insights into the distribution of travel-related environmental footprint within the university, the main reasons for travelling, the most frequent destinations, and the factors preventing researchers from reducing their travel-related environmental impact.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,323
Score d'incertitude au seuil0,643

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,321 · 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'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

Citations105
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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