(The Problem with) UN SDGs as a Measure of Sustainability in Academic Libraries, and an Exploration of Alternatives
Notice bibliographique
Résumé
Year over year, we are continuing to observe the impacts of the climate crisis worsen, from floods, fires (lest we forget the persistent air quality advisory from wildfire smoke across Canada and the United States in summer 2023) and storms, to climate refugees and climate anxiety. As Dr. Kimberly Nicholas (2021) so succinctly frames the climate crisis: “It’s warming. It’s us. We’re sure. It’s bad. We can fix it.” In order to fix it, we all have a role to play – especially academic libraries. All jobs are climate jobs—academic library professionals need to respond to the call for action to reflect on their professional scope of influence to determine the ways in which we can have an impact and push our institutions towards meaningful change. In 2015, the United Nations adopted the 2030 Agenda for Sustainable Development, which centres 17 goals meant to simultaneously recognize and inspire action on targets related to health, education, inequality, economic growth, and climate change. These United Nations Sustainable Development Goals (UN SDGs) categorize and rank progress within and between countries based on the 17 goals. This paper seeks to address the question of how to assess sustainability in academic libraries. While the UN SDGs are one of, if not the most, prominent forms of thinking about sustainable assessment in higher education, the inadequacy of the UN SDGs should cause pause and prompt consideration of alternative measures of sustainability in academic libraries. I aim to point in the direction of other alternative forms of sustainable assessment that may be more productively deployed in the context of academic libraries that address the gaps found in the UN SDGs, such as Indigenous methodologies, the Sustainability Tracking, Assessment & Rating System (STARS), the Sustainable Libraries Initiative (SLI) or true cost assessment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».