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Enregistrement W4386311144 · doi:10.1515/9781772126679

The Future of Sustainability Education at North American Universities

2022· book· en· W4386311144 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Press eBooks · 2022
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSustainability in Higher Education
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of OxfordCanada Council for the ArtsSustainable Development Technology CanadaGovernment of CanadaGovernment of AlbertaInnovation, Science and Economic Development Canada
Mots-clésSustainabilityEnvironmental planningPolitical scienceGeographyEnvironmental resource managementEnvironmental scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This collection explores sustainability education in the North American academy. The authors advocate for a more integrated approach to teaching sustainability in order to help students address the most pressing problems of the world, embrace experimentation, and foster more meaningful involvement with the communities in which universities are located. Throughout, they remain focussed on identifying opportunities for sustainability in higher education and suggesting specific strategies and tactics to achieve them. Recommendations include pedagogical and structural changes aimed at helping students understand the systems in which they can advance sustainability. This timely volume will be of interest to scholars, academic leaders, policy makers, societal partners in research, and private-sector leaders interested in advancing the sustainability agenda. Foreword by Thomas E. Lovejoy. Contributors: Apryl Bergstrom, Christopher G. Boone, Ann Dale, Thomas Dietz, Roger Epp, Allison F.W. Goebel, Kourosh Houshmand, Robert H. Jones, Naomi Krogman, Shirley M. Malcom, Robert E. Megginson, Patricia E. (Ellie) Perkins, Vicky J. Sharpe, Toddi A. Steelman

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0100,003
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,005

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,240 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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