Advancing Higher Education Towards a Sustainable Future in Indonesia: A Collaborative Approach to Integrating Policy, Practice, and Research in Climate Change Studies
Notice bibliographique
Résumé
This review synthesizes research on how higher education institutions in Indonesia address climate change challenges through policy development, practical implementation, and research initiatives to address fragmented policy coherence, limited indigenous knowledge integration, and underdeveloped collaborative governance.The review aimed to evaluate climate change policy development, benchmark sustainability implementations, identify research initiatives, analyze collaborative frameworks, and assess indigenous knowledge integration within Indonesian higher education institutions (HEIs).A systematic analysis of qualitative, quantitative, and bibliometric studies published up to 2024 focused on institutional policies, green campus programs, research outputs, and stakeholder collaboration.Findings reveal that while HEIs demonstrate institutional commitment through sustainability policies aligned with global frameworks, national-level guidance remains inconsistent, hindering policy effectiveness.Practical implementations show measurable outcomes in emission reductions and resource conservation, yet face infrastructure, supervision, and scalability challenges.Research contributions include innovations in mitigation technologies and interdisciplinary approaches, though constrained by limited resources and methodological heterogeneity.Collaborative governance involving universities, governments, and communities is recognized as vital but is impeded by cultural and institutional barriers.Indigenous knowledge integration is acknowledged as critical for climate adaptation but remains sporadic and insufficiently institutionalized.These findings underscore the multifaceted but uneven engagement of Indonesian HEIs in climate action.Strengthening policy coherence, enhancing multi-stakeholder collaboration, and systematically incorporating indigenous knowledge are essential to advance HEIs' roles in national and global climate resilience efforts.
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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 | 0,038 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,019 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».