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Enregistrement W3019138098 · doi:10.1080/10643389.2020.1753631

Can green schools influence academic performance?

2020· article· en· W3019138098 sur OpenAlexaff
Donna Vakalis, C Lépine, Heather L. MacLean, Jeffrey A. Siegel

Notice bibliographique

RevueCritical Reviews in Environmental Science and Technology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSustainable Building Design and Assessment
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCertificationEnvironmental designIndoor air qualityDaylightingQuality (philosophy)Efficient energy useFidelityAcademic achievementArchitectural engineeringPsychologyEnvironmental economicsMathematics educationEngineeringPolitical scienceCivil engineeringEnvironmental engineeringEconomics

Résumé

The adoption of green building certification schemes, such as Leadership in Energy and Environmental Design (LEED) for Schools, establishes common building factors among certified schools. Many building factors influence student performance outcomes including cognitive skills, standardized test scores and rates of absenteeism. This review synthesizes current research from 28 new studies and 101 other studies that were previously included in 15 reviews of associations between LEED-specified building factors and these performance outcomes in schools. In appraising the relative quantity and quality of studies, along with the frequency of LEED credits found in certified schools, this review finds that building features common to 100% of LEED-certified schools also have the strongest research supporting associations with academic outcomes, and largely come under the purview of indoor air quality (e.g., minimum ventilation rate, filtration or air cleaning) and acoustic performance. Comparatively, building factors related to the school site and daylighting have fewer associated studies, but findings suggest these are good targets for future research as they may be important for influencing student performance. Achieving a transition to a lower carbon future requires that schools be built with their energy impacts in mind; and this review provides value to those involved in the planning and design of these green schools that facilitate improved student performance outcomes.

Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Le tri à trois modèles

les 5 600 travaux triés →

Les trois modèles l'ont jugé hors champ.

strate : aff_core · poids de sondage : 5595.24 (l'échantillon est stratifié ; tout taux calculé sans le poids est faux)
Claude Opus 4.8OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: medium

Review synthesizing evidence on green school buildings; appraises the evidence base but answers a substantive domain question about student performance.

GPT-5.6 (high)OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

The review synthesizes evidence about green schools and academic performance rather than studying evidence synthesis.

Grok 4.5OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Review linking green-school building factors to student academic outcomes; education environment, not research as object.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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