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Enregistrement W1920861631

Considerations for Acoustical Privacy within Commercial Tenant Space Fit-Outs

2015· article· en· W1920861631 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Jessica Tinianov, Alex Lorimer

Notice bibliographique

RevueCanadian acoustics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUnderground infrastructure and sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersonally identifiable informationObligationInternet privacyPrivacy by DesignSpace (punctuation)Set (abstract data type)Information privacyPrivate information retrievalBusinessPrivacy policyComputer securityComputer sciencePolitical scienceLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acoustical privacy is often overlooked in the design of commercial / office space fit-outs. This may be due to a number of factors – for example, those involved in the design of the fit-out may be unaware that acoustical privacy might be needed, or may be unaware that special design considerations need to be taken into account to address such needs. There are some laws and acts which address privacy of personal information (e.g. Canada’s PIPEDA: Personal Information Protection and Electronic Documents Act, and Ontario’s PHIPA: Personal Health Information Protection Act), and under these Acts, there is an obligation for commercial spaces where personal private information may be discussed to ensure that measures are implemented to maintain privacy of the information. This information may include personal health and financial information, as discussed in health care spaces, banking areas, or legal offices. In some cases, it may not be clear whether these Acts apply and / or how they address speech privacy (particularly as no limits are set in the Acts). Recent projects confirm that such acoustical privacy is not being properly addressed or implemented, or in some cases, not even considered in design. This article discusses some examples of such spaces and presents some common issues which lead to poor acoustic privacy, and modifications to standard designs which can be considered.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,758
Score d'incertitude au seuil0,780

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2015
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Résumé présentoui

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