論文の概要: Embedding Sustainability in Complex Projects: A Pedagogic Practice Simulation Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.04068v2
• Date: Mon, 19 Apr 2021 10:11:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-06 08:04:13.776231
• Title: Embedding Sustainability in Complex Projects: A Pedagogic Practice Simulation Approach
• Title（参考訳）: 複雑なプロジェクトに持続可能性を埋め込む:教育的実践シミュレーションアプローチ
• Authors: Caroline N J Tite, David Pontin, Nicholas Dacre
• Abstract要約: 英国の温室効果ガス排出量は2050年までにほぼゼロに削減された。 複雑なプロジェクトを駆動する新しいテーマが継続的に開発されている。 プロジェクトマネジメント教育は、持続可能性要因の強制のための総合的な基盤を提供することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sustainability is focussed on avoiding the long-term depletion of natural resources. Under the terms of a government plan to tackle climate change, a driver for improved sustainability is the cut of greenhouse gas emissions in the UK to almost zero by 2050. With this type of change, new themes are continuously being developed which drive complex projects, such as the development of new power generation methods, which encompass challenging lead times and demanding requirements. Consideration of the implementation of strategies and key concepts, which may engender sustainability within complex projects therefore presents an opportunity for further critical debate, review, and application through a project management lens. Sustainability incorporation in project management has been documented in academic literature, with this emerging field providing new challenges. For example, project management education can provide a holistic base for the inculcation of sustainability factors to a range of industries, including complex projects. Likewise, practitioner interest and approaches to sustainability in project management are being driven by the recently Chartered Association for Project Management (APM). Whilst this body makes a significant contribution to the UK economy across many sectors, it also addresses ongoing sustainability challenges. Therefore, by drawing on research and practitioner developments, the authors argue that by connecting with the next generation through practice simulation approaches, and embedding sustainability issues within project management tools and methods, improved focus on sustainability in complex project management may be achieved.
• Abstract（参考訳）: サステナビリティは、天然資源の長期的枯渇を避けることに焦点を当てている。 気候変動に対処する政府の計画では、持続可能性を向上させるドライバーは、英国の温室効果ガス排出量を2050年までにほぼゼロに削減する。 この種の変更により、新しい発電方法の開発など複雑なプロジェクトを推進し、リードタイムの挑戦や要求要求などを含む新たなテーマが継続的に開発されている。 複雑なプロジェクトにおける持続可能性を高める戦略と重要な概念の実装を考えると、プロジェクト管理レンズによるさらなる批判的な議論、レビュー、適用の機会が得られます。 プロジェクト管理における持続可能性の導入は学術文献に記録されており、この新興分野は新たな課題をもたらしている。 例えば、プロジェクトマネジメント教育は、複雑なプロジェクトを含む様々な産業に持続可能性要素を教育するための総合的な基盤を提供することができる。 同様に、プロジェクト管理の持続可能性に対する実践的関心とアプローチは、最近行われたChartered Association for Project Management (APM)によって推進されています。 この組織は、多くの分野にわたる英国経済に大きな貢献をしている一方で、持続可能性問題にも対処している。 そこで, 研究と実践の展開を図り, 実践シミュレーションアプローチを通じて次世代と結びつき, プロジェクト管理ツールや手法に持続可能性の問題を埋め込むことで, 複雑なプロジェクト管理における持続可能性に焦点をあてることが可能である。

関連論文リスト

• Sustainability concepts for digital research infrastructures developed through ground-level stakeholder empowerment [0.10319088078614562]
  UK Research and Innovation Digital Research Infrastructure (DRI)は、将来にわたって持続的に運用する必要がある。 本稿では,DRIエコシステムの基盤的利害関係者に声を出すための研究プログラムの結果について述べる。 将来の持続可能なDRI環境を作る上で、ステークホルダーに目的的な声を与えることは、ガイド付き、専門家による、インタラクティブで、問題に焦点を絞ったワークショップシリーズによって達成できることに気付きました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-21T16:54:04Z)
• Green Federated Learning: A new era of Green Aware AI [11.536626349203361]
  フェデレートラーニング(FL)は、このニーズに対処する新たな機会を提供する。 グリーンアウェアなAIアルゴリズムの既存の取り組みとギャップをナビゲートし、理解するためのロードマップを、研究者、ステークホルダ、関心のある関係者に提供することが重要です。 この調査は主に、100を超えるFL作品を特定し分析することで、この目的を達成することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T09:54:18Z)
• AI-Driven approach for sustainable extraction of earth's subsurface renewable energy while minimizing seismic activity [44.99833362998488]
  地球の地殻に流体を注入すると、地震を誘発または引き起こすことがある。 本研究では,人間による震度制御のための強化学習に基づく新しい手法を提案する。 本研究では,強化学習アルゴリズムが頑健な制御器と効率的に対話可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-07T10:06:04Z)
• A Road Less Travelled and Beyond: Towards a Roadmap for Integrating Sustainability into Computing Education [7.060399369099591]
  本稿では,サステナビリティの原則と本質的なスキルを混在する計算カリキュラムに統合するための研究ロードマップを提案する。 持続可能性を教える上で重要なトピックとして,コアサステナビリティの原則,価値観と倫理,システム思考,インパクト計測,ソフトスキル,ビジネスバリュー,法律基準,アドボケーシなどを挙げる。 この論文は、2030年のソフトウェアエンジニアリングワークショップで、FSE'24カンファレンスと共同で受け入れられている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-27T07:19:15Z)
• Agent-Driven Automatic Software Improvement [55.2480439325792]
  本提案は,Large Language Models (LLMs) を利用したエージェントの展開に着目して,革新的なソリューションの探求を目的とする。 継続的学習と適応を可能にするエージェントの反復的性質は、コード生成における一般的な課題を克服するのに役立ちます。 我々は,これらのシステムにおける反復的なフィードバックを用いて,エージェントの基盤となるLLMをさらに微調整し,自動化されたソフトウェア改善のタスクに整合性を持たせることを目指している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-24T15:45:22Z)
• Clearing the Path for Software Sustainability [0.0]
  本稿では,第3次研究から得られた知見をもとに,文献における重要な課題を概説する。 ソフトウェア持続可能性の定義に関する混乱、ソフトウェア開発における持続可能性を考えるべき時期に関する不確実性、評価指標とツールの欠如、ソフトウェアシステムの持続可能性に関する狭い視点、認識と教育の不足、実践における重大な考慮の欠如。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T15:24:24Z)
• Cooperate or Collapse: Emergence of Sustainable Cooperation in a Society of LLM Agents [101.17919953243107]
  GovSimは、大規模言語モデル(LLM)における戦略的相互作用と協調的意思決定を研究するために設計された生成シミュレーションプラットフォームである。 最強のLSMエージェントを除く全てのエージェントは、GovSimの持続的均衡を達成することができず、生存率は54%以下である。 道徳的思考の理論である「大学化」に基づく推論を活用するエージェントは、持続可能性を大幅に向上できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-25T15:59:16Z)
• A Review on AI Algorithms for Energy Management in E-Mobility Services [4.084938013041068]
  エモービリティ(E-mobility、電気モビリティ)は、環境や持続可能性の懸念に対処するための重要なソリューションとして登場した。 本稿では,e-mobilityシステムにおける効率的なエネルギー管理に関する様々な課題に,人工知能(AI)が取り組む可能性を探究する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-26T16:34:35Z)
• AI for Global Climate Cooperation: Modeling Global Climate Negotiations, Agreements, and Long-Term Cooperation in RICE-N [75.67460895629348]
  n個の戦略エージェントによる気候変動緩和に関する長期的な協力は、複雑なゲーム理論の問題を引き起こす。 地球温暖化と経済をシミュレートするマルチリージョン統合アセスメントモデルであるRICE-Nを紹介する。 本稿では,多エージェント強化学習を用いて理性エージェントをRICE-Nで訓練する方法について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-15T04:38:06Z)
• Learnings from Frontier Development Lab and SpaceML -- AI Accelerators for NASA and ESA [57.06643156253045]
  AIとML技術による研究は、しばしば非同期の目標とタイムラインを備えたさまざまな設定で動作します。 我々は、NASAとESAの民間パートナーシップの下で、AIアクセラレータであるFrontier Development Lab(FDL)のケーススタディを実行する。 FDL研究は、AI研究の責任ある開発、実行、普及に基礎を置く原則的な実践に従う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-09T21:23:03Z)
• Leveraging traditional ecological knowledge in ecosystem restoration projects utilizing machine learning [77.34726150561087]
  生態系修復プロジェクトの段階におけるコミュニティの関与は、コミュニティの健康改善に寄与する可能性がある。 適応的でスケーラブルなプラクティスは、エコシステム的なML修復プロジェクトのすべての段階において、学際的なコラボレーションを動機付けることができることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-22T16:17:48Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。