Evaluating assumptions of scales for subjective assessment of thermal environments – Do laypersons perceive them the way, we researchers believe?
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
People's subjective response to any thermal environment is commonly investigated by using rating scales describing the degree of thermal sensation, comfort, and acceptability. Subsequent analyses of results collected in this way rely on the assumption that specific distances between verbal anchors placed on the scale exist and that relationships between verbal anchors from different dimensions that are assessed (e.g. thermal sensation and comfort) do not change. Another inherent assumption is that such scales are independent of the context in which they are used (climate zone, season, etc.). Despite their use worldwide, there is indication that contextual differences influence the way the scales are perceived and therefore question the reliability of the scales’ interpretation. To address this issue, a large international collaborative questionnaire study was conducted in 26 countries, using 21 different languages, which led to a dataset of 8225 questionnaires. Results, analysed by means of robust statistical techniques, revealed that only a subset of the responses are in accordance with the mentioned assumptions. Significant differences appeared between groups of participants in their perception of the scales, both in relation to distances of the anchors and relationships between scales. It was also found that respondents’ interpretations of scales changed with contextual factors, such as climate, season, and language. These findings highlight the need to carefully consider context-dependent factors in interpreting and reporting results from thermal comfort studies or post-occupancy evaluations, as well as to revisit the use of rating scales and the analysis methods used in thermal comfort studies to improve their reliability.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découle