PROMOTING ENVIRONMENTALLY SUSTAINABLE BUSINESS IDEAS AMONG TERTIARY STUDENTS: THE CASE OF COURSES AT DAR ES SALAAM TUMAINI UNIVERSITY
Notice bibliographique
Résumé
Dar es Salaam Tumaini University (DarTU), formerly known as Tumaini University, Dar es Salaam College (TUDARCo), in its strategic plan 2020/21 – 2024/25 focuses on innovation and entrepreneurship in the growth of developing nations like Tanzania, especially in creating an informed and responsible citizen by preparing students for personally rewarding and socially helpful jobs. This focus is rooted in its understanding on how entrepreneurship and innovation are crucial forces behind economic expansion. In achieving this, DarTU, through the School of Business Studies (SoBS), Department of Marketing and Entrepreneurship, established two courses; MGMT 225 Innovation, Entrepreneurship and Enterprise Development; and MGMT 311 Harnessing Entrepreneurship and an Innovators Mindset. These two modules are taught to students in all Schools at the University. One of the focus of this course is to enable students to come up with business proposals that promote environmentally-friendly business, to address the sustainable development goal (SDG) 8; Promote sustained, inclusive and sustainable economic growth, full and productive employment and decent work for all. Special focus was on target 8.1 Sustainable economic growth, and target 8.6 Promote youth employment, education and training. This paper presents the top five businesses that adequately focused on environmentally-friendly business. The paper employs a descriptive research design, and selects the top five, out of 205 business model canvases which focused on environmental sustainability. Businesses were rated according the Canadian Youth Innovation Fund (YIF) criteria for environmental inclusion in a business model canvas. A discussion follows the presentation, where it shows that these businesses, among other things, innovative ways of cleaning plastic waste, restore health to water ecosystem, create businesses that add value to waste and re-use paper instead of throwing it away after use. The study recommends other higher learning institutions to adapt the methods of teaching and including environmental aspects in teaching innovation and entrepreneurship courses to their students.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».