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Enregistrement W4387010236 · doi:10.4018/978-1-6684-9601-5.ch002

Development of a Methodology for Educational Management Entailing Government, Economic Sectors, and Educational Institutions for Sustainable Development

2023· book-chapter· en· W4387010236 sur OpenAlexaboutno aff
María E. Raygoza-L., Roxana Jiménez-Sánchez, Jesús Heriberto Orduño-Osuna, Diego Ramon Bonilla G., Abelardo Mercado-Herrera, Carlos Morales, Rafael Ortiz, Ivette Cota-Rivera, Guillermo M. Limón-Molina, Fabián N. Murrieta-Rico

Notice bibliographique

RevuePractice, progress, and proficiency in sustainability · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSustainability in Higher Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKyoto ProtocolGreenhouse gasSustainable developmentGovernment (linguistics)Developing countryWork (physics)BusinessSocioeconomic developmentEconomic growthEconomic policyPolitical scienceEconomicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Worldwide guidelines since the 1980s have developed mechanisms with national and international economic funds for scientific and technological development that reduce greenhouse gas emissions (GHG) and mitigate environmental impacts. The objective of this chapter is to analyze the political, socioeconomic, and regulatory characteristics of Mexico as a country with a developing economy, as well as the actions that have made the country go backward in the energy transition, to make a proposal that serves as a guide. Among the precedents have been the Montreal Protocol and the Kyoto Protocol, which have sought to mitigate the use of greenhouse gases in industrialized countries and involve developing countries through various mechanisms that encourage the reduction of GHG, such as carbon credits. The UN (United Nations) continues to work with cutting-edge initiatives and programs such as the sustainable development goals (SDGs).

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,008

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,339 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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