Learning and Skills for Sustainable Development: Academic or Organizational Training?
Notice bibliographique
Résumé
Organizational sustainable development know-how is necessary to meet current environmental, social and economic challenges. This article follows the Education for Sustainable Development Report questioning which skills are currently in greatest demand by employers with regards to sustainable development. Aiming to better understand the duality (complementarity and substitutability) of sustainable development skills, depending on whether they are acquired through academic education or within an organization, this paper analyzes the links between the sustainable development skills sought by an organization and 1) the sustainable development actions it actually carried out, as well as 2) explanatory factors specific to the company. Based on a questionnaire survey conducted in May 2016 with 561 respondents from organizations in the province of Quebec, variables of interest were identified and measured with regards to sustainable development skills, in-house training offerings and the valorization of academic learning. The collected data allowed for the comparison of these elements with the sustainable development programs adopted internally as well as the characteristics of the various organizations (e.g. size, sector). This comparison was accomplished through a list of concrete actions, notably using chi square analysis, factor analysis, correlation and mean comparisons. The study makes four specific contributions: 1) Sustainable development skills are valued by many organizations, most often through a complementary valorization of both in-house (“internal”) training offerings as well as academic study; 2) Organizations that value the acquisition of skills in sustainable development in a complementary way stand out as the most active in their approach to sustainable development; 3) The exclusive valorization of internal sustainable development training underpins a certain level of organizational engagement with these topics, whereas the exclusive valorization of academically obtained skills reveals a weaker concretization of sustainable development, and therefore a need to compensate for a gap and 4) Gaps are highlighted between actions and the valorization of sustainable development skills, according to the characteristics of the organization.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».