A comparison of indoor air quality and employee absenteeism in ‘local’ and ‘imported’ green building standards
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Buildings are responsible for a quarter of global carbon emissions. In the developing world, the desire to reduce energy consumption initially resulted in the adoption of ‘imported’ standards such as LEED and BREEAM and, over time, the development of several ‘localised’ standards that either supplant or compete with the imported standards. However, such standards have often been implicated in the unintended consequence of reduced indoor air quality resulting from lowered ventilation rates, in turn affecting employee productivity and absenteeism. Here, we systematically review and compare the performance of office buildings built to the localised Jordanian Green Building Guide (JGBG) and the well-known international LEED standard. We measure building performance in terms of the indoor air quality (via CO2 concentration) and occupant absenteeism during winter 2019. Results show that the JGBG building had a significantly lower mean indoor CO2 concentration than the LEED building during working hours (p < 0.00). In addition, the occupants in the JGBG building reported 20% more working hours (p < 0.03) and approximately 9 hours less of absolute absenteeism. These initial results suggest that further development of localised codes is likely to bring greater benefit to the performance of building and occupants compared to imported standards.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».