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Enregistrement W7135545758

Implementing PRME SIP 2.0: Insights from PRME Leads in the UK & Ireland

2024· other· en· W7135545758 sur OpenAlexaff
Laura Steele, Petros Vourvachis

Notice bibliographique

RevueResearch Portal (Queen's University Belfast) · 2024
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSafeguardingTransparency (behavior)StakeholderSustainabilityBest practiceStakeholder managementKey (lock)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Principles for Responsible Management Education (PRME) is a United Nations-supported initiative that aims to raise the profile of sustainability in business and management education through Seven Principles focused on serving society and safeguarding our planet. One of the key commitments of PRME Signatory schools involves the submission of a Sharing Information on Progress (SIP) report. According to PRME, ‘the SIP's main objective is to serve as a public vehicle for information on responsible management education. In addition, the SIP can be an effective tool for facilitating stakeholder dialogue and a learning community among signatories’. Following extensive consultation and global pilot programme, in 2024 PRME introduced a new reporting framework for Signatories, colloquially known as ‘SIP 2.0’. Amongst other advantages, SIP 2.0 aims to enhance quality, consistency, and transparency in reporting. However, it also represents a significant–if generally welcome–change in approach for PRME leads and accreditation-related staff within business schools. In 2022, PRME Chapter UK & Ireland introduced biannual workshops on SIP reporting facilitated by Laura Steele. From 2023, these evolved to address SIP 2.0. In addition, as part of the 2024-2025 PRME Champions Cycle, Laura and Petros Vourvachis of Loughborough Business School are leading a project to analyse the new SIP reports and identify best practice. In June 2024, as part of the PRME Chapter UK & Ireland Conference at Exeter University Business School, Laura and Petros held a workshop exploring participants’ experiences in relation to SIP 2.0 to date. This article present a summary of the key points of discussion.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0100,009
Communication savante0,0180,007
Science ouverte0,0030,011
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,279 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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