Canadian HEIs’ contribution to the SDGs: what do the times higher education impact rankings unveil?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study aims to assess the performance of Canadian higher educational institutions (HEIs) on the sustainable development goals (SDGs) from 2019 to 2023, determine where they have focused on, whether they have improved or not their performance and assess if having larger research income affects their sustainability performance. Design/methodology/approach Data were collected from the Times Higher Education Impact Rankings from 2019 to 2023 on 27 Canadian HEIs, and statistical tests were used to assess performance, trends and significant differences. Findings Results show that while overall Canadian HEIs are performing better on the SDGs, their minimum and maximum scores have improved and the variance across universities has declined; their performance on social and economic SDGs is significantly positive on some but not all these SDGs. More importantly, their environmental performance is poor, with a constant decline in their score on SDG#13 – climate action, which peaked in 2019 and was significantly higher than that of 2023. Results also show smaller research universities perform better than top institutions. Originality/value There is a lot of research on the impact of universities on the SDGs; however, this study makes a deeper and statistical assessment of a quarter of Canadian universities on all the SDGs, with important findings for decision makers to consider as they accept and act according to the role that educational institutions should play in sustainable development.
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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 | 0,007 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».