Green project management competencies and sustainable development goals (SDGs): Empirical evidence
Notice bibliographique
Résumé
This study assesses the green project management competencies of students in the College of Business at Prince Sattam bin Abdulaziz University. This study uses a structured questionnaire to evaluate ten competencies: teamwork, leadership, communication, conflict management, achievement motivation, cognitive skills, adaptability, self-control, negotiation, and social awareness. The Principal Component Analysis (PCA) and Cronbach Alpha results revealed that effective communication was the strongest competency, explaining 71.6% of the variance, followed by leadership (65.3%) and teamwork (60.6%). Self-control demonstrated the highest reliability (α = 0.966), emphasizing students’ ability to manage stress effectively. Conflict management explained 48.9% of the variance, while adaptability accounted for 57.4%, reflecting students’ resilience and flexibility. Cognitive skills explained 51.7%, highlighting critical thinking and problem-solving abilities. Negotiation explained 63.8%, emphasizing stakeholder collaboration, and social awareness accounted for 50.1%, reflecting cultural sensitivity and empathy. Achievement motivation explained 54.8%, underscoring students’ proactive and goal-oriented behaviors. These findings provide valuable insights into strengths and gaps in student competencies, offering a basis for targeted improvements. Green project management competencies are vital for advancing Sustainable Development Goals (SDGs). Green project management competencies are integral to advancing the Sustainable Development Goals (SDGs). Cognitive skills, teamwork, and communication enhance critical thinking and innovation, supporting SDG 4 (Quality Education). Leadership and adaptability drive sustainable initiatives, aligning with SDG 8 (Decent Work and Economic Growth) and SDG 9 (Industry, Innovation, and Infrastructure). Additionally, teamwork and social awareness foster inclusive urban development (SDG 11), while self-control and resilience enable effective climate action (SDG 13). By aligning academic training with industry demands, this study supports the global sustainability agenda and Saudi Vision 2030. The study provides policymakers in Saudi Arabia with valuable insights into aligning educational strategies with industry demands, highlighting key gaps in green project management competencies. By addressing these gaps, policymakers can enhance curriculum design to develop sustainability-focused skills, advancing Saudi Vision 2030 goals for workforce readiness, economic growth, and global sustainability leadership.
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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 | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».