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Enregistrement W3028717752 · doi:10.1108/ijshe-02-2020-0071

Action learning partnerships: carbon, commerce and community co-learning at a Canadian university

2020· article· en· W3028717752 sur OpenAlexaffabout
Annie L. Booth, Sinead Earley, Kyle Aben, Barbara Otter, Todd Corrigal, Christie Ray

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainability in Higher Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovative Approaches in Technology and Social Development
Établissements canadiensPositive Living NorthUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon footprintGeneral partnershipLiving labOriginalityPublic relationsCurriculumGreenhouse gasSociologyMarketingPedagogyBusinessPolitical scienceQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to discuss an innovative course offered as a partnership between the University of Northern British Columbia (UNBC) (Canada), the Prince George Chamber of Commerce (Canada) and local businesses: UNBC’s third-year undergraduate/graduate course, carbon and energy management. Design/methodology/approach The authors have all participated in the development, design and/or delivery of the course and have provided their reflections on the experience. In addition, they sought insights from students and other interested people on the impact and significance of this course. Findings Carbon and energy management is an action learning-based co-created course initiated by the Chamber to address an interest in mitigating climate change amongst local businesses. Among businesses, the carbon economy is under considerable discussion. The increased awareness of climate change, and the need to better manage carbon, has led to local businesses eager to reduce greenhouse gases but lacking the expertise necessary. UNBC students (undergraduate and graduate) learn innovative and practical skills through creating carbon footprint analyses for small- to medium-sized business/non-profit clients, providing recommendations on reducing reliance on fossil fuels and formally presenting their findings to their clients. After five years, 46 businesses and non-profit organizations have participated in the course along with over 30 students and 5 separately hired student interns. The Chamber is now rolling out the program for Canadian Chamber of Commerce interested in similar community–university partnerships. Originality/value This paper describes a course that is a novel approach to university–community partnerships, both in approach and focus area. The linking, through the course, of small- to medium-sized businesses with the provision of plans for carbon reduction developed by university students is an unusual approach. However, there is significant value to all partners in the approach. Allowing the main community partner to serve as the lead in the project also offers an unusual experience and perspective for the university partner, as often such partnerships are largely driven by the post-secondary institution’s interests and needs, which can create a challenging power dynamic. Instead, the course offers a lesson in how a university can be clearly in service to the community at the community’s invitation. Finally, this paper offers reflections on the value of this type of project for creating sustainability initiatives from the perspective of all participants, students, faculty, university administration, city government, participating businesses and the Chamber of Commerce, demonstrating the critical need for understanding a project as an intersection of all participating actors.

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)0,001
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 enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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