Comparing better building design and operation to other corporate strategies for improving organizational productivity: a review and synthesis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
‘Better buildings’ are intended to improve employee well-being and other important organizational productivity metrics, but such effects have been notoriously difficult to quantify convincingly. This paper uses new, multi-metric approaches to develop a framework for valuing these effects. The organizational productivity metrics considered are: absenteeism, employee turnover intent, self-assessed performance, job satisfaction, health and well-being, and complaints to the facilities manager. The effects of several ways of improving building design and operation (improved ventilation, enhanced lighting conditions, green building certification measures) are compared to the effects of other corporate strategies also employed with the intent of influencing employees to improve organizational productivity: office type (private vs open-plan), workplace health programs, bonuses, and flexible work options. Results were derived from a broad search and synthesis of published information from several disciplines: business, medicine, psychology, engineering, and facilities management. The scope was limited to studies conducted in real organizations in large office buildings, with a geographic focus on studies from North America, Europe, and Australia/New Zealand. In summary, better buildings strategies provided benefits on multiple organizational productivity metrics at levels similar to other corporate strategies. This supports greater consideration being given to better buildings strategies to improve organizational productivity beyond energy savings. In this paper, and for want of more primary research, the ‘better buildings’ category blends the effects of different improvements; this synthesis is proposed as a starting point to encourage more buildings research in this context, allowing future differentiation of the effects of specific interventions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle