Food Analysis Module Descriptor with SDGs Embedded

This OER is a Food Analysis module descriptor that has been reviewed to embed sustainability learning outcomes, activities, and reading material. This is an output from the IMPACT project Sustainable-Food-Curriculum CoCreate. It includes learning outcomes related to green chemical analysis, and impact of climate change on food analysis

Technological University Dublin\u27s Pathway to Embedding Sustainability in Food Degrees, NEMOS and Beyond

The School of Food Science and Environmental Health, Technological University Dublin, commenced a journey to embed Sustainability in its modules and programmes in 2020 with a nationally funded project ‘Sustainable Food Curriculum Co-Create’. The project’s goal was to build capacity for integrating sustainability learning outcomes across Food programmes through educator professional development and co-creation with students. The CPD curriculum design involved several stakeholders in Education for Sustainable Development from across the Food System including enterprise and state organisations who advised on sector-specific sustainability issues, food experts from across several Schools, and sustainability experts from across the University and beyond. It also was informed by industry publications and policy frameworks. In 2021, the School commenced the European Erasmus partnership NEMOS – A new educational model for acquisition of sustainability competences through service-learning. Using a TU Dublin designed sustainability mapping tool, our BSc Food Innovation degree was analysed for current levels of sustainability, based on the AASHE Stars categorisation. Through research involving internal and external stakeholders, barriers to sustainability were identified, and categorised as economical, supply chain issues, labour, knowledge, awareness, investment, government, human nature, climate change, environmental, social sustainability, capitalism, low adoption of Innovation, and food safety. Meanwhile, key food related Sustainability concepts that will be useful to inform the review of food degrees were identified and categorised as Farming Practices, Climate change direct impacts, Environmental, Agrifood Circular Bioeconomy, Waste reduction, Measuring and benchmarking, Food Safety and Regulatory Affairs, Food product development, Sustainable and Ethical Food Business. In all, 70 competencies were identified. In this special session, TU Dublin will outline the CPD module for enhancing lecturer capacity for embedding sustainability in the curriculum, the TU Dublin curriculum mapping tool for measuring sustainability, and provide an Irish and European context for sustainability competencies

Level 9 CPD Module Educating for Food Sector Sustainability

Module Descriptor for lecturer professional development in Educating for Food Sustainability. In response to SDG 4.7, which requires learners acquire knowledge and skills for sustainability, this module addresses a gap identified by the National Strategy on Education for Sustainable Development in the ‘preparedness of lecturers to facilitate the type of participatory learning’ associated with balancing social and economic well-being with Earth’s ability to replenish its natural resources. For food-sector educators committed to embedding sustainability in their academic practice, this module aims to develop a community of practice, comprising faculty, students, industry and community that can support authentic and transformative living-lab experiences for a sustainable future of our food systems. Deploying inquiry-based, evidence-based and action-learning approaches, this module focuses on addressing future-of-food issues within a holistic framework informed by the 4 Cs of culture, campus, curriculum and community as a means for transforming food-sector higher education

‘Scenario-based sustainability assessment’ of a solar energy transition in Mixteca-Puebla, Mexico

Armut ist ein multidimensionales Phänomen. Sie adressiert unterschiedliche Aspekte der Lebensbedingungen, die die Würde der Menschen bedrohen, die die Ausübung von Rechten und Freiheiten einschränken, die die Erfüllung von Grundbedürfnissen beeinträchtigen und ihre soziale Integration behindern. Die Beseitigung von Armut ist daher eine unabdingbare Voraussetzung für eine nachhaltige Entwicklung. Eine Transformation des Energiesystems (oft als Energiewende bezeichnet), welche auf die Einführung von Technologien für erneuerbare Energien in ländlichen Gebieten mit niedrigem Einkommen abzielt, könnte eine Möglichkeit zur Linderung der Armut bieten. Denn gerade hier bedeutet ein geringes Einkommen auch einen erschwerten Zugang zu Energie. Die Bereitstellung von Solarenergie kann nicht nur die Versorgung mit Wasser und Strom sowie den Zugang zu Gesundheit und Bildung verbessern, sondern auch die Entsorgung von Abwasser, neue Beschäftigungsmöglichkeiten schaffen, zusätzliche Einkommensquellen erschließen, und einen Beitrag zur Verlangsamung des Klimawandels leisten. Die Umstellung auf erneuerbare Energien bietet daher die Möglichkeit, das Energiesystem gesellschaftlich besser zu verankern. Dazu müssen geeignete politische Maßnahmen entwickelt werden, die eine Energiewende ermöglicht und zugleich den sozialen Wert von Energie berücksichtigt. Das bedeutet, dass das Solarenergiesystem so gestaltet werden muss, dass es Gemeinschaften in die Lage versetzt einen gesellschaftlichen Nutzen daraus zu ziehen, bspw. über eine Beteiligung an der Wertschöpfung. Dies würde die Fähigkeit der Gemeinschaften zur Organisation und Schaffung von Wissen fördern und somit auch positive Auswirkungen auf ihr tägliches Leben haben, mit einem Mehrwert für das Wohlbefinden der Bevölkerung. Die vorliegende Studie zielt darauf ab, die Bedingungen zu identifizieren, die zu einer Verringerung der Armut durch die Einführung eines Solarenergiesystems in einem von Armut geprägten ländlichen Gebiet in Zentralmexiko (in Mixteca im Bundesstaat Puebla) führen würden. Die Analyse berücksichtigt das Zusammenspiel von wirtschaftlichen, technologischen, ökologischen, gesellschaftlichen, politischen und kulturellen Bedingungen unter dem Gesichtspunkt der Nachhaltigkeit. Der Schwerpunkt dieser Studie liegt auf der Untersuchung der Relevanz gesellschaftlicher Merkmale für die Energiewende in dem Untersuchungsgebiet. Um eine umfassende Bewertung möglicher Energiezukünfte in der ausgewählten Region vorzunehmen, wird die Szenariotechnik mit einer Nachhaltigkeitsbewertung kombiniert, wobei für beide gemeinsame Systemgrenzen auf Basis des gesamten regionalen Energiesystems definiert werden. Die Szenarienentwicklung bedient sich des Ansatzes der Cross-Impact Balance (CIB), der eine umfassende Darstellung des regionalen Energiesystems ermöglicht. Für die Szenarienentwicklung wurden Erkenntnisse des Social Value of Energy-Ansatzes genutzt. Die Nachhaltigkeitsbewertung der Szenarien basiert auf dem Integrativen Konzept der Nachhaltigkeit (Integrative Concept of Sustainability (ICoS)). Daher wird der in dieser Studie vorgestellte Ansatz als Szenariobasierte Nachhaltigkeitsbewertung bezeichnet. Im Rahmen der Studie wurden achtzehn Faktoren identifiziert, die in Wechselbeziehung zueinanderstehen und einen Einfluss auf die Transformation des Solarenergiesystems in Mixteca ausüben. Mit Hilfe des CIB-Ansatzes wurden acht Szenarien ermittelt, die zwei unterschiedlichen Clustern zugeordnet wurden. Die Szenarien geben einen Überblick über plausible Zukünfte in der Region – diese bilden auch die Grundlage für die daran anschließende Nachhaltigkeitsbewertung. Einer der beiden Cluster zeigt eine eher vielversprechende Zukunft, das andere eine eher düstere. In dem ersten Cluster dominieren Faktoren, die eher eine nachhaltige Zukunft erwarten lassen. Die folgenden Kriterien wurden als Treiber für eine nachhaltige Entwicklung in der Region identifiziert: adäquate Governance, funktionierendes Rechtssystems, gute Zusammenarbeit zwischen Regierung, privaten Investoren und ZGOs, erneuerbare Energien unterstützende Politik, positive Wertschöpfung des Sektors Erneuerbare Energien, geringe Auswirkungen des Klimawandels. Diese insgesamt positive Bewertung impliziert, dass die zukünftige Gesellschaft in Mixteca gelernt hat, die drei Hauptziele von ICoS auszubalancieren: Sicherung der menschlichen Existenz, Erhaltung des gesellschaftlichen Produktivpotentials und Bewahrung der Entwicklungs- und Handlungsmöglichkeiten. Das zweite Cluster zeigt eine Kombination von Kriterien, die einer nachhaltigen Entwicklung eher entgegenstehen: starke Unsicherheiten hinsichtlich des Governance ohne Wirtschaftswachstum, ein nicht funktionierendes Rechtssystem, eine nicht vorhandene oder geringe Zusammenarbeit zwischen Regierung, privaten Investoren und ZGOs, eine restriktive Politik hinsichtlich erneuerbarer Energien, nicht vorhandene (oder sehr geringe) Wertschöpfung des Sektors Erneuerbare Energien, starke Auswirkungen des Klimawandels. Weiterhin wurden auch die Möglichkeiten der Übertragbarkeit der Ergebnisse auf andere Gegebenheiten und Regionen untersucht. Die Fallstudie zeigt, dass die Identifikation und das Verständnis gesellschaftlicher Auswirkungen wichtige Treibkräfte für die Energiewende sind. Darüber hinaus sind die gesellschaftlichen Faktoren, die sich auf das Wohlbefinden der Gemeinschaften auswirken, wichtiger als eine reine Veränderung des Energiesystems. Wenn die möglichen gesellschaftlichen Wirkungen angemessen berücksichtigt werden, könnte die Energiewende ein Mittel zur Verbesserung der Lebensbedingungen (Grundversorgung, Gesundheitsversorgung, Bildung usw.), zur Schaffung von Beschäftigungsmöglichkeiten und sogar zur besseren Verteilung des Wohlstands in Mixteca sein. Somit könnte der soziale Wert der Energie gesteigert und die Armut unter einer nachhaltigen Perspektive gelindert werden

AIoT for Achieving Sustainable Development Goals

Artificial Intelligence of Things (AIoT) is a relatively new concept that involves the merging of Artificial Intelligence (AI) with the Internet of Things (IoT). It has emerged from the realization that Internet of Things networks could be further enhanced if they were also provided with Artificial Intelligence, enhancing the extraction of data and network operation. Prior to AIoT, the Internet of Things would consist of networks of sensors embedded in a physical environment, that collected data and sent them to a remote server. Upon reaching the server, a data analysis would be carried out which normally involved the application of a series of Artificial Intelligence techniques by experts. However, as Internet of Things networks expand in smart cities, this workflow makes optimal operation unfeasible. This is because the data that is captured by IoT is increasing in size continually. Sending such amounts of data to a remote server becomes costly, time-consuming and resource inefficient. Moreover, dependence on a central server means that a server failure, which would be imminent if overloaded with data, would lead to a halt in the operation of the smart service for which the IoT network had been deployed. Thus, decentralizing the operation becomes a crucial element of AIoT. This is done through the Edge Computing paradigm which takes the processing of data to the edge of the network. Artificial Intelligence is found at the edge of the network so that the data may be processed, filtered and analyzed there. It is even possible to equip the edge of the network with the ability to make decisions through the implementation of AI techniques such as Machine Learning. The speed of decision making at the edge of the network means that many social, environmental, industrial and administrative processes may be optimized, as crucial decisions may be taken faster. Deep Intelligence is a tool that employs disruptive Artificial Intelligence techniques for data analysis i.e., classification, clustering, forecasting, optimization, visualization. Its strength lies in its ability to extract data from virtually any source type. This is a very important feature given the heterogeneity of the data being produced in the world today. Another very important characteristic is its intuitiveness and ability to operate almost autonomously. The user is guided through the process which means that anyone can use it without any knowledge of the technical, technological and mathematical aspects of the processes performed by the platform. This means that the Deepint.net platform integrates functionalities that would normally take years to implement in any sector individually and that would normally require a group of experts in data analysis and related technologies [1-322]. The Deep Intelligence platform can be used to easily operate Edge Computing architectures and IoT networks. The joint characteristics of a well-designed Edge Computing platform (that is, one which brings computing resources to the edge of the network) and of the advanced Deepint.net platform deployed in a cloud environment, mean that high speed, real-time response, effective troubleshooting and management, as well as precise forecasting can be achieved. Moreover, the low cost of the solution, in combination with the availability of low-cost sensors, devices, Edge Computing hardware, means that deployment becomes a possibility for developing countries, where such solutions are needed most

Teacher Education for Sustainable Development and Global Citizenship

This book examines how educators internationally can better understand the role of education as a public good designed to nurture peace, tolerance, sustainable livelihoods and human fulfilment. Bringing together empirical and theoretical perspectives, this insightful text develops new understandings of education for sustainable development and global citizenship (ESD/GC) and illustrates how these might impact on educational research, policy and practice. The text recognizes the ESD/GC as pivotal to the universal ambitions of UNESCO’s Sustainable Development Goals, and focuses on the role of teachers and teacher educators in delivering the appropriate educational response to promote equity and sustainability. Chapters explore factors including curriculum design, values and assessment in teacher education, and consider how each and every learner can be guaranteed an understanding of their role in promoting a just and sustainable global society. This book will be of great interest to academics, researchers, school leaders, practitioners, policy makers and students in the fields of education, teacher education and sustainability