Exploring gender differences in sustainable project management competencies and awareness of the sustainable development goals (SDGs)
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates whether gender differences exist in the levels of sustainable project management competencies and awareness of the Sustainable Development Goals (SDGs), specifically SDG 9 (Resilient Infrastructure) and SDG 11 (Sustainable Cities and Communities), among College of Business students at Prince Sattam bin Abdulaziz University. A questionnaire was employed to assess six key sustainable competencies: communication, leadership, management, cognitive ability, effectiveness, and professionalism. The sample consisted of 63 students from diverse business disciplines, including accounting, finance, management information systems, and human resources. The questionnaire was developed based on an extensive review of the literature and validated by experienced educators. Data analysis included descriptive statistics and the Mann-Whitney U test to examine gender differences in competency levels and SDG awareness. The findings reveal significant gender differences, with female students demonstrating higher mean ranks across all competencies and SDG awareness compared to their male counterparts. These results suggest that gender may play a significant role in the development of sustainable project management competencies and the understanding of global sustainability challenges. This study contributes to the literature by offering valuable insights into how gender influences students’ potential to engage with SDGs, particularly SDG 9 and SDG 11. The findings emphasize the importance of incorporating sustainable project management competencies into academic curricula to enhance students' awareness of SDGs, and they highlight the need for gender-sensitive educational strategies that promote inclusive sustainability education.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».