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Enregistrement W4400570821 · doi:10.1186/s12302-024-00933-6

The role of African universities in handling climate change

2024· article· en· W4400570821 sur OpenAlexaff
Walter Leal Filho, Javier Sierra, Frederick Kalembo, Desalegn Yayeh Ayal, Newton R. Matandirotya, Cristina A. Costa, Baba Libasse Sow, Raymond Aabeyir, James Mawanda, Leocadia Zhou, Demba Baldeh

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Sciences Europe · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change Communication and Perception
Établissements canadiensCentre de réadaptation Lethbridge-Layton-Mackay
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changePolitical scienceAdaptation (eye)Inclusion (mineral)Higher educationPopulationEconomic growthEnvironmental resource managementEnvironmental planningGeographySociologyPsychologyEcologyMedicineSocial scienceEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background African countries are among the most vulnerable and affected by climate change. Comprehending climate change poses a major hurdle for the African population, politicians, and the African Union alike, presenting a substantial challenge for all involved. It is generally accepted that universities and other higher education institutions must play a leading role as drivers of change. Therefore, it is very important that African universities educate students about both mitigation and adaptation measures, develop the necessary initiatives to foster research in climate change-related topics and promote cooperation and alliances with key stakeholders. Results This research reports on a study aimed at identifying the extent to which higher education institutions in Africa are engaging in efforts to deal with the challenges posed by climate change. The objectives were accomplished through a mixed method approach, incorporating a review of literature, an international survey, and the inclusion of selected case studies from African universities that have developed successful initiatives. The research has brought to light significant disparities, such as varying perceptions regarding the potential outcomes of climate change and its associated extreme events in African countries. In addition, the study highlighted areas where there is a notable consensus on specific issues. It also offers a comprehensive view of the different strategies that universities are implementing to contribute to climate change mitigation and adaptation in several areas. Although there is a growing interest in the need to contribute to the joint task of mitigating the effects of climate change and adapting to its consequences, HEIs need to increase their efforts to enhance the work of their professors and researchers. To this end, the involvement of public authorities and other private sector actors is essential. Conclusions This article outlines some actions that need to be undertaken so that universities may play a more active role in global efforts to handle the problems associated with a changing climate. There is a notable focus from academic actors on addressing climate change challenges in Africa. In addition, there is a proactive emphasis on utilizing science and research to comprehend climate change issues and offer widely applicable tools for adaptation and mitigation to safeguard both people and the environment. Consequently, it is crucial and time-sensitive for African universities to enhance their expertise in the field of climate change, fostering the capacity to conduct innovative research that addresses the various challenges linked to the evolving climate. This study offers several useful lessons for African universities to replicate experiences that have generated results in different countries and contexts.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0160,005
Communication savante0,0150,006
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,187
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,171 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations17
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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