From insight to action: Possible pathways for sustainable futures in a Canadian university
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the impact of the Thriving Futures 2023 event, which engaged the Dalhousie University (DAL) community located in Halifax, Nova Scotia, Canada, and residents from the broader Halifax area in exploring inclusive sustainable development pathways. Employing a mixed methods approach that included surveys, video interviews, and expressive arts, the research captures diverse perspectives from students, staff, faculty, and community members. Rooted in a transdisciplinary framework, the event wove together the 17 Rooms methodology with Indigenous and local knowledge systems. Through deep dialogues and collaborative activities focused on the Sustainable Development Goals (SDGs), the event cultivated meaningful engagement. Key findings reveal a strong enthusiasm and readiness within the academic community to advance sustainability efforts, alongside challenges such as limited structural incentives and insufficient university leadership support. This study underscores the critical role of inter- and transdisciplinary collaboration, inclusive leadership, and the integration of sustainability principles into university curricula and operations. By reflecting on the outcomes of Thriving Futures (2023), the research offers actionable strategies for embedding sustainable practices in higher education and contributes to the broader discourse on applying the SDGs in academic contexts.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,055 | 0,020 |
| Communication savante | 0,015 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| 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 ».