Design tactics for enhancing the adaptability of primary and middle schools to the new needs of postpandemic reuse
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
Purpose The aim of this study is to present design tactics (DTs) for supporting the adaptability of existing primary and middle school buildings into the emerging needs of coronavirus disease 2019 (COVID-19). The study introduces a novel algorithmic model for postoccupancy evaluation of the existing school buildings and provides solutions to enhance the adaptability of these buildings. Design/methodology/approach This study employs the DTs defined by the authors, integration of DTs to the algorithmic model and tests the usability of the proposed model in the selected sample set. The sample set consists of four primary and middle school buildings with different architectural qualities. The degrees of flexibility of the existing sample set are evaluated depending on the outcomes of the implementation. Findings The degrees of flexibility are achieved as a result of execution of the algorithmic model for each selected school building. Initial results of the case studies show that the flexibility of a school building is highly related to affordances and design decisions of the plan layout which were considered in the initial phases of the design process. Architectural qualities such as open plan and having sufficient voids in the interior and exterior space become prominent factors for ensuring flexibility. Originality/value Developing a systematic approach to the adaptation problem of primary and middle school buildings to postpandemic reuse is a novel research topic. Apart from this contextual originality, the proposed taxonomy for postpandemic reuse in terms of three levels of adaptation is a new conceptual framework. Moreover, the proposed algorithmic model itself can be considered as an original contribution, as well as a merge of qualitative values such as adaptation and flexibility with an algorithmic model.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,011 |
| 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 | 0,002 | 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