Direction, drivers and design: The driving forces of sustainability policy creation at Canadian universities
Notice bibliographique
Résumé
Internationally, pushes for sustainability have come from a variety of actors, and universities have increasingly been seen as important sustainability actors due to their roles in research, education and their large resource consumption. Given this context, it is important to understand how universities shaped their sustainability direction. The aim of this research then was to explore the drivers that result in universities' sustainability direction. In order to do this, interviews were conducted with 16 university sustainability administrators from across Canada to determine the drivers of their sustainability strategy and direction. This research adopted a mixed methods coding procedure to analyse the interviews. Findings include that internal drivers including senior administrators and community members are the most significant drivers of sustainability priority development, and that government legislation has minimal impact on university sustainability priorities. Universities highlight that global governance mechanisms such as ratings are seen as both legitimate and useful, however high-level benchmarks and ranking organizations are often seen as communications tools rather than drivers. This research presents one of the earliest of its kind focused on the drivers of action on sustainability in higher education and shows how policy development takes a unique approach in universities compared with other sectors. These findings are significant to understand how universities are shaping their sustainability direction and to support policy makers and practitioners to guide university sustainability towards meaningful planning and prioritization. Conclusions include a need for future research into the implementation into such policies and a focus on the ‘next generation’ of sustainability priorities in new emerging policies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».