Two Years in the Making: Co-Learning Insights from the CSEAR’s Education Community of Practice
Notice bibliographique
Résumé
As the imperative to address unsustainability grows, higher education institutions, individual academics, scholarly networks, and professional bodies are calling for sustainability to be (more prominently) embedded in curricula. Over the past 30 years, a strong body of work has been published related to social and environmental accounting education such as textbooks, academic articles, and teaching cases. Yet, the individual and collective endeavours scholars undertake to develop and embed social and environmental accounting education within their respective institutional contexts often remain invisible. Insights may be gleaned thanks to corridor conversations, informal networks, one-off workshops, or panel discussions. To further strengthen capacity to undertake such education, a community of practice approach might help connecting individuals and sharing experiences. This commentary outlines the aims of the CSEAR Education of Community of Practice, the process of establishing and running this community, and offers preliminary reflections following the first two years of its existence. Finally, we consider the next steps in the development of this initiative as means to enhance collective efforts to mobilize social and environmental accounting education to enable a more sustainable society.
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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 | 0,042 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,052 | 0,074 |
| Communication savante | 0,039 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,036 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».