Comparative Life Cycle Assessment of Paper and Computer Based Exams
Notice bibliographique
Résumé
Universities around the globe consume large number of papers every year for educational and administrative purposes. A major portion of these papers are consumed for exam purpose only. Post Covid -19, several universities have moved to computer-based exams because of health and safety concerns. The purpose of this article is to compare paper and computer-based exams primarily from the perspective of their impact on the environment. Our main aim is to perform Life Cycle Assessment (LCA) for three scenarios and find out which one of them is better from the environmental perspective. The three scenarios that have been considered for LCA modelling are as follows: (1) consumed papers go to landfill, (2) consumed papers are recycled, and (3) switching to computer-based exams. The procedure of conducting the LCA follows the ISO 14040 standard method which consists of four steps: (1) goal and scope definition, (2) inventory analysis, (3) impact assessment and (4) interpretation. This research uses GaBi educational software tool for LCA modeling and considers Global Warming Potential (GWP) as the impact category for comparison purpose. A further comparison from student performance point of view has also been made at the end of the article. The result of this research shows that computer-based exams have least impact on the environment based on the selected GWP impact category as compared to paper-based exams. Furthermore, it has been found that there is no significant student performance difference in either type of these exams
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».