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Enregistrement W7135991963

Reporting with purpose? Preliminary findings from a study of the first year of PRME SIP 2.0

2025· article· en· W7135991963 sur OpenAlexaff
Petros Vourvachis, Laura Steele, Margaret McKee, Fara Azmat, José Luis Camarena, Jason Garcia Portilla, Ifigenia Georgiou, Alexandra Grammenou, Anna Hobenadel, Belen López Vázquez, Alejandro Luna, Frédérica Martin, Karen Neville, Katerina Psarikidou, Nahid Yazdani, Gustavo A. Yepes López

Notice bibliographique

RevueZürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften digital collection (Zurich University of Applied Sciences) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSustainability in Higher Education
Établissements canadiensConcordia UniversityConestoga CollegeQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityTransparency (behavior)Sustainability reportingStakeholderStakeholder engagementCorporate social responsibilityStakeholder management
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Principles for Responsible Management Education (PRME) is a United Nations (UN) supported initiative established under the aegis of the UN Global Compact to raise the profile of sustainability in business and management education. PRME is underpinned by seven Principles that seek to guide business and management schools towards the holistic integration of ethics, social responsibility, and sustainability into their mission, vision, strategy, curricula, research, partnerships, and operations. Sharing Information on Progress (SIP) reporting is a key commitment for all PRME Signatories, as well as an important vehicle for engaging institutional stakeholders. In 2024, PRME introduced a revised reporting framework (‘SIP 2.0’), as well as a new reporting platform, the PRME Commons. The aim of these changes was to improve transparency and accountability, enhance learning, promote dialogue, capture impact, strengthen alignment with the Principles of PRME, and–not least–streamline the reporting process. This working paper presents the initial findings from a project analysing the content of over 160 SIP 2.0 reports submitted in 2024. It draws attention to the strengths of the new approach, highlights areas for development, and seeks to stimulate discussion on what makes for an ‘excellent’ SIP report according to different stakeholder perspectives.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,452
Score d'incertitude au seuil0,835

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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