Identifying Contextual Socio-Cultural Attributes as Predictors of User Satisfaction: A Study in Transformed Public Housings in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».