The Introduction of Acoustics in Environmental, Social and Governance (ESG) Frameworks
Notice bibliographique
Résumé
The embedment of environmental, social and governance (ESG) issues into an organization’s strategy has been a hot topic garnering tremendous attention for years. Largely aided by guidelines and the United Nations (UN), organizations have been incentivized to develop their frameworks to meet Sustainable Development Goals (SDGs)—17 interlinked objectives to provide a “shared blueprint for peace and prosperity for people and the planet, now and into the future” [1]. To many, the relevance of acoustics in meeting SDGs is obscure. The following paper designs, develops and delivers context necessary to institutionalize acoustical principles that can be adopted in ESG frameworks. Systematically, the individual pillars of ESG are explored by considering the effects of acoustical principles on SDGs—discussing ‘how’ acoustics has or can have environmental impacts (e.g., materials use, energy performance and efficiencies, community and environmental soundscapes), social impacts (e.g., acoustical equity, health and wellbeing, social engagement, individual agency), and impacts on governance (e.g., holistic approach to architectural and environmental acoustics) [2, 3].
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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 | 0,011 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,061 |
| Communication savante | 0,016 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».