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Enregistrement W4402423745 · doi:10.24908/iqurcp18062

Academia's Role in Climate Action: Enhancing Awareness and Reducing Environmental Impact of Academic Events

2024· article· en· W4402423745 sur OpenAlexaffvenueabout
Victoria Taylor

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueConferences and Exhibitions Management
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAction (physics)Environmental planningBusinessEnvironmental resource managementEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A clean environment is vital for both population health and the well-being of our planet (Brusseau et al., 2019). In-person gatherings, like academic conferences, significantly contribute to carbon emissions that harm the environment, highlighting the importance of finding opportunities to reduce these emissions (Tao et al., 2021). Cognizant of the environmental cost of our annual national in-person research team gathering, our team sought to minimize the environmental impact of our 2023 gathering while raising awareness among team members. Our actions included using reusable tableware, composting food waste, and hosting an education session by the local environment office. Not only did our efforts increase awareness among gathering attendees about the importance of considering environmental impact reduction opportunities in their work, but they also catalyzed similar efforts at two national conferences. Our team took the lead in developing an evaluation of the environmental impact of each national conference and surveyed over 150 conference attendees. We collected demographic information, travel mode to the conference, and attitudes about environmental harms via a digital conference application. We also observed environmental actions implemented by event organizers and venue hosts. A carbon emission score and frequency distributions of attitudes surrounding the environment were calculated. Where possible, a food waste assessment was conducted. Findings showed that event organizers made efforts to minimize the environmental impact of their event by selecting a venue whose management was interested in collaborating; by encouraging attendees to carpool and use reusable water bottles; by serving plant-based meals, and by minimizing single-use products. Findings also revealed that most conference attendees consider it important to reduce the environmental impact of their professional lives. Given the value of face-to-face interaction in facilitating knowledge exchange (Chan et al., 2023), it is important that organizers continue to make efforts to reduce carbon emissions when planning events. References Brusseau, M. L., Ramirez-Andreotta, M., Pepper, I. L., & Maximillian, J. (2019). Environmental impacts on human health and well-being. In Environmental and pollution science (pp. 477-499). Academic Press. Chan, A., Cao, A., Kim, L., Gui, S., Ahuja, M., Kamhawy, R., Latchupatula, L. (2023). Comparison of perceived educational value of an in-person versus virtual medical conference. Canadian Medical Education Journal, 12(4), 65-69. https://doi.org/10.36834/cmej.71975 Tao, Y., Steckel, D., Klemeš, J.J. et al. (2021). Trend towards virtual and hybrid conferences may be an effective climate change mitigation strategy. Nature Communications, 12 (7324). https://doi.org/10.1038/s41467-021-27251-2

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
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: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,080

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,005
Communication savante0,0130,005
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,334 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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