Evaluation and Lessons Learned from a Campus as a Living Lab Program to Promote Sustainable Practices
Notice bibliographique
Résumé
Any group that creates challenging goals also requires a strategy to achieve them and a process to review and improve this strategy over time. The University of British Columbia (UBC) set ambitious campus sustainability goals, including a reduction in its greenhouse gas emissions to 33% below the 2007 level by 2015, and 100% by 2050 (UBC, 2006). The University pursued these goals through a number of specific projects (such as major district energy upgrade and a bioenergy facility) and, more generally, through a “Campus as a Living Lab” (CLL) initiative to marry industry, campus operations, and research to drive innovative solutions. The CLL program has achieved significant successes while also demonstrating many opportunities for improvements and lessons learned. The aim of this study was to examine the UBC CLL program, to identify and formalize its operations, to extract key transferable characteristics, and to propose replicable processes that other universities and municipalities can follow to expand their sustainable practices in similar ways. There was a learning curve with implementing a CLL program at UBC; thus, the goal of this study was to potentially shorten this learning curve for others. The research involved an ethnographic approach in which researchers participated in the CLL process, conducted qualitative analysis, and captured the processes through a series of business process models. The research findings are shared in two parts: 1. generalized lessons learned through key transferrable characteristics; 2. a series of generic organizational charts and business process models (BPMs) culminated with learned strategies through defined processes that illustrate what was required to create a CLL program at UBC. A generalized future improvement plan for UBC CLL programs is defined, generic BPMs about CLL projects are evaluated, and the level of engagement of multiple stakeholders through phases of project life cycle given in the conclusion for future use of other Living Lab organizations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».