MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3017363699

Sustainability Education: Inclusive Lens for Global Economy-an ESRAP Panel

2019· article· en· W3017363699 sur OpenAlexaboutno aff
Tara Konya, Anupama Pasricha, Rachel Eike, Virginia M. Noon, Connie Ulsewicz, Young A Lee, Danielle Sponder Testa, Erin M. Irick

Notice bibliographique

RevueSOPHIA (St. Catherine University) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainable Development and Environmental Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityThrough-the-lens meteringLens (geology)Political scienceEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to Henninger, Alevizou, and Oates (2016) fashion is subjective in nature. Thus, it is important to understand the definition and meaning of sustainability in the global marketplace. Additionally, consumers today have a growing awareness of practices that lead to sustainable living (Welters, 2015). Indeed, with an increased awareness of global concerns in the fashion industry through initiatives such as the UN’s Global Goals, Fashion Revolution, and the Copenhagen Fashion Summit there is a need to incorporate sustainability into apparel education programs.\nThe purpose of the proposed panel is to educate and increase awareness of the various global initiatives relative to sustainability in the apparel industry. In the U.S. we tend to teach in a microcosm, focusing on local or region-specific versus global needs. Thus, the objective of this panel is enhance the classroom experience through a cultural comparison of sustainable apparel practices throughout the globe.\nESRAP Panel: Rachel Eike, Erin Irick, Tara Konya, Young. A. Lee, Virginia Noon, Anupama Pasricha\nGuest Panelist:\nPanel Leader and Moderator: Tara Konya\nStructure: Panel discussion followed by audience engagement through open discussion or invitation\n1. Regions: In order to continue with this panel we will need to define regions. However, each macro-region could be broken down into micro subsections. For example, The US and Canada have a vastly different approach to sustainable. Similarly, the same can be said about Europe and Scandinavian Countries. North America Africa Asia Central America & the Caribbean Europe Oceania South America \n2. Key topics to discuss: According to the Copenhagen Fashion Summit and the Global Fashion Agenda (GFA) there are three core priorities for immediate implementation in the apparel industry: supply chain traceability efficient use of water, energy, and chemical respectful and secure work environments \nAdditionally, there are four transformational priorities for fundamental change: sustainable material mix closed-loops fashion system promotion of better wage systems the fourth industrial revolution. \nFor the purpose of this panel, we should focus on the four transformational change priorities, as the classroom is the first place to begin this change. Additionally, it is important to discuss the perceptions of each topic as well as region-specific issues related to each.\nNote: Each panelist identify a key topic area from the highlight transformational priorities list Identify a region that they will use to illustrate the topic area identified (example from that region based on their expertise and knowledge of the region) If you have other suggestions, feel free to add as comments. \nClaudia E. Henninger, Panayiota J. Alevizou, Caroline J. Oates, (2016) "What is sustainable fashion?", Journal of Fashion Marketing and Management: An International Journal, Vol. 20 Issue: 4, pp.400-416, https://doi.org/10.1108/JFMM-07-2015-0052\nWelters, L. (2015). The Fashion of Sustainability. In J. Hethorn & C. Ulasewicz (Eds.). Sustainable Fashion What’s Next?: A Conversation about Issues, Practices and Possibilities (pp. 4–26). London: Fairchild Books. Retrieved September 21 2018, from http://dx.doi.org/10.5040/9781501312250.ch-001\nO’Connor, T. (March 27, 2018) https://www.businessoffashion.com/articles/news-analysis/fashions-7-priorities-to-achieve-sustainability

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,006
Communication savante0,0120,013
Science ouverte0,0010,018
Intégrité de la recherche0,0060,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,006

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSOPHIA (St. Catherine University)Même sujetSustainable Development and Environmental PolicyTravaux en français237 207