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Enregistrement W4408387209 · doi:10.18280/ijdne.200223

The Role of Climate Change Research and Habitat Restoration Campaigns in Promoting Sustainable Environmental Conservation in Higher Education

2025· article· en· W4408387209 sur OpenAlexvenueno aff
Mohamed Jama Mohamed, Abukar Mukhtar Omar

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueConservation, Ecology, Wildlife Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSIMAD University
Mots-clésClimate changeEnvironmental educationRestoration ecologyEnvironmental resource managementHabitatEnvironmental planningSustainable developmentGeographyEnvironmental scienceEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to investigate the role of Higher Education Institutions (HEIs) in sustainable environmental conservation.Universities conduct extensive research on regional and global biodiversity, assessing the health, threats, and populations of various species.Universities worldwide are expected to provide practical learning opportunities, such as fieldwork, internships, and community projects, that emphasize sustainability and environmental conservation.The researchers tested two hypotheses on how scientific research and habitat restoration campaigns contribute to environmental conservation.The quantitative study collected data using a survey questionnaire.The participants were 92 higher education academic staff purposively selected from 5 universities in Mogadishu, Somalia.The correlation coefficients for studies on climate change and habitat restoration initiatives in relation to sustainable environmental conservation were 0.597 and 0.601, respectively.The study found that climate change research (CCR) and habitat restoration campaigns (HRC) had a significant effect on sustainable environmental conservation (SEC), as indicated by p-values of 0.02 and 0.01, respectively.The study also highlighted the need for further investigation into the factors contributing to climate change, including greenhouse gas emissions, deforestation, and industrial activities.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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