An investigation into the relationship between the extent of climate change research and climate change action in universities
Notice bibliographique
Résumé
Universities and affiliated research institutions produce a significant portion of climate change data. Researching at the bleeding edge of human understanding, they not only provide the data on climate change, but the means to face it. However, although some universities prioritize funding for climate change and preach urgent action and education, do they take measures themselves to reduce their own negative impact?Various Ontario Universities were analyzed based on publicly accessible data on public grants, total funding, student population, and greenhouse gas (GHG) emissions. The data was plotted using five-year moving averages to reduce local discrepancies. K-means analysis divided the data into four clusters of GHG per capita emitters. It was found that institutions that allocated relatively little funding varied in the per capita GHG emissions.However, it was discovered that universities who had more research funding allocated to climate change research had consistently lower emissions; all such universities fell into the two lowest emission clusters, and those with the highest funding into the lowest. This seems to suggest that some though not all universities are reducing their footprint regardless of how much they invest into climate change research, yet those who do put an emphasis on climate change research consistently have lower per capita GHG emissions. This finding adds credibility to the data coming from institutions that invest significantly into climate change research, and is a victory for climate change education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».