How built environment affects wellbeing based on students’ preference for different cafes in the UBC Vancouver campus
Notice bibliographique
Résumé
The University of British Columbia in Vancouver has 29 projects under construction as of April 2015, ranging from academic lands to public spaces (UBC Campus and Community Planning, 2015). Research has shown that built environments have both direct and indirect effects on psychological well-being and mental health, one of which is how crowding and elevated noise levels hoist psychological distress (Ewans, 2003). This study examines how built environments (e.g. social spaces, access to nature) influence the well-being of students at UBC. This research focuses on students’ preferences of UBC Food Services Cafes and assumes that students prefer spaces in which they feel good/comfortable (Van Kamp et al., 2003). Using a correlational study, we first surveyed 82 UBC students and asked them to identify a favourite, mediocre and an avoided cafe. The results showed preference levels to Stir it Up, Neville’s, and Sauder Exchange Cafe, respectively. Then, we measured a pre-selected combination of eight factors of the built environments in these spaces by interviewing 20 participants per selected site. We finally analyzed data to find a correlation between specific factors of the built environment and students’ preferences. We did not obtain statistically significant results regarding any of the eight factors, however we found a trend of preference for lighting, location, less crowding and reduced noise levels. Thus we suggest that UBC needs to make sure, for future construction of UBC Food Services Cafes, to build them in highly populated class locations that have great lighting and are spacious. Disclaimer: “UBC SEEDS provides students with the opportunity to share the findings of their studies, as well as their opinions, conclusions and recommendations with the UBC community. The reader should bear in mind that this is a student project/report and is not an official document of UBC. Furthermore readers should bear in mind that these reports may not reflect the current status of activities at UBC. We urge you to contact the research persons mentioned in a report or the SEEDS Coordinator about the current status of the subject matter of a project/report.”
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».