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Enregistrement W2107246472 · doi:10.1177/1420326x11409114

Absenteeism, Performance and Occupant Satisfaction with the Indoor Environment of Green Toronto Schools

2011· article· en· W2107246472 sur OpenAlexaffabout
Mohamed Issa, Jeff H. Rankin, Mohamed Attalla, A. John Christian

Notice bibliographique

RevueIndoor and Built Environment · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Environments and Student Outcomes
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbsenteeismIndoor air qualityThermal comfortPsychologySample (material)Quality (philosophy)Architectural engineeringVentilation (architecture)Medical educationMathematics educationEngineeringMedicineGeographyMeteorologyEnvironmental engineeringSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to compare a number of quantitative and qualitative aspects of usage across a sample of 10 conventional, 20 energy-retrofitted and three green Toronto schools. Student, teacher and staff absenteeism data, as well as Grade 3 and 6 student performance data on reading, writing and arithmetic tests administered by Ontario’s Education Quality and Accountability Office were collected. A survey of 150 teachers was conducted to investigate their satisfaction with the indoor air quality, lighting, thermal comfort and acoustics of their school buildings. The statistical analysis of the data showed that teachers in green schools were in general more satisfied with their classrooms and personal workspaces’ lighting, thermal comfort, indoor air quality, heating, ventilation and air conditioning than teachers in the other schools. Nevertheless, they were less satisfied with acoustics. Student, teacher and staff absenteeism in green schools also improved by 2–7.5%, whereas student performance improved by 8–19% when compared with conventional schools. However, these improvements were not statistically significant and could not therefore be generalised to all Toronto public schools. Whether these marginal improvements justify the extra cost premium of green buildings remains an active contentious topic that will need further investigation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,778
Score d'incertitude au seuil0,441

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,229 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations99
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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