Biophilic Design for Restorative University Learning Environments: A Critical Review of Literature and Design Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
The influence of environmental design on people’s wellbeing and productivity has been well studied in some settings such as offices, hospitals, and elementary schools, but salutogenic and biophilic design in urban post-secondary educational environments remains understudied and warrants closer investigation. There are unique challenges faced by these students and implementing health promoting and restorative, environmental design strategies could improve the quality of life and learning outcomes of university students. This paper identifies pertinent themes in published multi-disciplinary literature relating to the influence of the built environment on university students: emotional stress, happiness, stimulation, cognitive function, social support, belonging, places to study, lighting, and ventilation. The results of the semi-structured literature review identifies, analyzes, and categorizes relevant studies that examine nature views, nature images, natural colors, natural materials, auditory and olfactory aspects of nature, nature images with water, indoor plants, campus landscapes, study spaces, local materials and style, daylight access, and thermal and environmental comfort. These are organized according to the biophilic patterns identified by Browning, Ryan, and Clancy. Trends and gaps in understanding the influence of biophilic design on university settings are discussed, and the paper identifies evidence-based design recommendations for incorporating biophilic design in university settings.
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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 | 0,013 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».