Celebrating business innovations as engines for SDGs. An international collaboration to actively integrate the SDGs in Business Education
Notice bibliographique
Résumé
El proyecto pretendía integrar en la formación de economía/empresa el valor positivo de la actividad empresarial para el avance de los Objetivos de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas. 8 profesores de 4 continentes participaron en el proyecto, intercambiando experiencias alrededor de una aplicación docente de la competición AIM2Flourish. De ellos, 3 profesores avanzamos en el proyecto proponiendo una colaboración internacional online (COIL, por sus siglas en inglés) que supuso que alumnos de las universidades de Guelph (Canadá), IPMI (Indonesia) y Navarra (España) colaboraron para analizar casos de éxito empresarial con impacto para la sostenibilidad global. Las reflexiones sobre el papel de la empresa en la sociedad, utilizando como lentes los Objetivos de Desarrollo Sostenible, y su propia experiencia como grupos de trabajo distribuidos globalmente se recogieron en un Open Educationa Resource, disponible aquí (https://books.lib.uoguelph.ca/criticalreflectionsoninnovativeflourishingbusinesses)
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 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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,015 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,006 |
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 ».