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Enregistrement W4402131804 · doi:10.5539/hes.v14n4p12

Advancing Sustainable Hospitality Education: A Systematic Literature Review

2024· article· en· W4402131804 sur OpenAlexvenueno aff
Liting Zeng, Wichaya Yoshida, Jiraporn Chano

Notice bibliographique

RevueHigher Education Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocioeconomic Development in MENA
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHospitalitySystematic reviewHigher educationEngineering ethicsPedagogyPsychologySociologyMedical educationMathematics educationPolitical scienceMEDLINEMedicineTourismEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global challenges such as climate change and social inequality have heightened the emphasis on sustainability across various sectors, with higher education institutions (HEIs) playing a pivotal role in fostering sustainable practices. This systematic literature review assesses the evolution of sustainable hospitality education (SHE) research over the past two decades, highlighting trends and identifying gaps to synthesize the current scholarly discourse. Using a comprehensive search strategy across multiple databases, we identified 39 key articles through a structured screening process. Our findings reveal that SHE is a dynamic and inclusive field, characterized by a diverse array of research methods, educational levels, and sample sizes. The analysis of delivery modes and subject domains underscores the importance of cross-domain issues in SHE research. The review concludes by proposing future directions for SHE, including the development of localized curricula, faculty development programs, and interdisciplinary research initiatives. It also emphasizes the need for longitudinal studies to assess the long-term impact of educational strategies on students' sustainability knowledge and practices. Implementing these recommendations will enable SHE to contribute significantly to the sustainable transformation of the hospitality industry and inspire educational innovation, advancing a greener and more equitable future.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,622
Score d'incertitude au seuil0,523

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,377 · 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 tête enseignante, 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
GenreSynthèse

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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