Exploring Challenges and Solutions in Performing Employee Ecological Behaviour for a Sustainable Workplace
Notice bibliographique
Résumé
Organisations are a fundamental part of challenges and solutions to climate change issues. Therefore, the micro and macro factors influencing employee ecological behaviour (EEB) are a rising interest among researchers. The contemporary concept of EEB has been embraced by many organisations and attracted scholars’ attention worldwide. Nevertheless, studies that explored challenges and solutions for performing EEB at the workplace are scarce. This study explored challenges and solutions in performing EEB at the workplace and focused on qualitative research methodology. The researchers interviewed 24 academicians from five leading green research Malaysian universities. Valuable qualitative data and numerous challenges such as high costs of practising, lack of infrastructure, top management support, environmental attitude, green mindfulness, enforcement, and monitoring were identified as challenges in applying EEB from the interviews. Stringent rules and regulations, monitoring, training programmes, and monetary incentives might be efficient solutions to apply ecological behaviour at workplaces, specifically universities. In conclusion, this study has discovered the challenges and solutions in implementing EEB for a sustainable workplace by interviewing academicians from different departments of selected Malaysian higher educational institutes. Also, poor infrastructure, high cost, and the lack of top management support, environmental attitude, green mindfulness, enforcement, and monitoring were identified as the primary challenges in performing EEB. Additionally, the research also discovered significant suggestions to resolve the challenges when implementing EEB at the workplace, such as strict rules and regulations, training programmes, incentives, monitoring, and communicating change and campaigns. Therefore, the stakeholders related to the industry should be concerned with the challenges identified when applying EEB at the workplace to apply the solutions generated from the study.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,003 |
| 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 ».