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Enregistrement W2196647964 · doi:10.5539/ass.v11n25p165

Identifying Contextual Socio-Cultural Attributes as Predictors of User Satisfaction: A Study in Transformed Public Housings in Nigeria

2015· article· en· W2196647964 sur OpenAlexvenueno aff
Abubakar Danladi Isah, Tareef Hayat Khan, H. A. Davis

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePlace Attachment and Urban Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversiti Teknologi MalaysiaMinistry of Education, India
Mots-clésScale (ratio)Transformation (genetics)StructuringUnivariatePsychologySign (mathematics)Social psychologySociologyBusinessGeographyStatisticsMathematicsMultivariate statistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transformation of houses is common, especially when households inhabit them for a considerable period of time. However, the scale of transformation might vary. Public housing in Nigeria has seen large scale transformations, and started to generate wide attention. The transformation phenomenon is often attributed to the exclusion of socio-cultural values in initial design that eventually results in unguided densification. But at the same time, house transformations arise from people's desires to satisfy their own ever changing housing needs. Using transformation as a sign of dissatisfaction, this study was an attempt to identify local socio-cultural attributes lack of which result in such transformations. Conditional sampling was adopted in order to find respondents across Nigeria. Socio-cultural attributes were identified from background study and were used in structuring a questionnaire-based survey. Findings from univariate and psychometric analysis based on the survey indicated that social activities and family structure were the two most significant socio-cultural attributes that guide residents’ transformation decisions in public housing adjustments. This finding also appeared to be crucial as initial layouts proved not to lead to users’ satisfaction. These results might be useful for prospective developers who are explicitly seeking a successful and sustainable delivery system.

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)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,953

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,002
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,291 · 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'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

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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