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Enregistrement W4413958520 · doi:10.1108/ijshe-06-2024-0427

An investigation of campuses’ sustainability practices in Nigerian higher education institutions

2025· article· en· W4413958520 sur OpenAlexaff
Ibrahim Bamidele Jimoh, Amelia Clarke, Amr ElAlfy, Olaf Weber

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainability in Higher Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSustainability in Higher Education
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityHigher educationEnvironmental educationSustainable developmentPolitical scienceEconomic growthSociologyPedagogyEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This study aims to dive into the unique context of Nigerian universities, exploring their roles in terms of campus sustainability practices and the challenges they face while implementing sustainability initiatives. Design/methodology/approach This study investigates sustainability practices through in-depth interviews with higher education institutions (HEIs) in developing countries. Experts from eight different government-owned universities in the Southwestern region of Nigeria participated in this study through a purposive sampling technique. The study leveraged the Sustainability Tracking and Rating System framework to determine potential sustainability management indicators tailored to the Nigerian context. Findings The findings reveal a limited degree of engagement and implementation and show that HEIs adopt a wide range of sustainability approaches. Hence, underlying the necessity for concerted efforts to enhance sustainability initiatives in Nigerian HEIs. Originality/value To the best of the authors’ knowledge, no previous studies have investigated Campuses’ Sustainability Practices in Nigerian HEIs. This study contributes to the body of literature by clarifying the challenges faced by Nigerian HEIs as their comprehension of sustainability practices widens, which has gotten little attention in previous literature.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
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 savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,406 · 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'étudeObservationnel
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
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