Risk factors for dissatisfaction with the indoor environment in open-plan offices: an analysis of COPE field study data
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: We applied binary logistic regression techniques to data collected from 779 participants in a field study of open-plan ('cubicle') offices conducted in nine buildings. Independent variables were physical conditions in the workplace, and dependent variables were derived from occupant satisfaction measures; personal characteristics were included as covariates. There was a significantly higher risk of dissatisfaction with privacy and acoustics (defined as being below the 20th percentile as opposed to being above the 80th percentile) associated with being in a small workstation, or being seated next to a window. A higher risk of dissatisfaction with ventilation was associated with being seated next to a window, temperatures substantially higher than the average neutral temperature, and a carbon dioxide concentration greater than 650 ppm. A higher risk of dissatisfaction with lighting was associated with panel heights greater than 66 inches (1.7 m), high reflected glare on computer screens, desktop illuminances outside 300-500 lux, desktop illuminance uniformity (min/max ratio) less than 0.5, and being in a workstation distant from a window. PRACTICAL IMPLICATIONS: We have demonstrated statistically significant relationships between indoor environment conditions in office spaces and environmental dissatisfaction risk. Although generally supported by prior research, not all of these risk factors are reflected in existing recommended practice documents for office design. Consideration of these findings in future revisions of such documents may be warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».