Wayfinding in University Settings: A Case Study of the Wayfinding Design Process at Carleton University
Notice bibliographique
Résumé
This research focuses on the complex issues that pertain to wayfinding within a university campus.The research centers on Carleton University in Ottawa, Canada, as a specific case study.In addition to a literature search on issues of wayfinding in such environments, primary research engaged several stakeholders at Carleton University, which served as the bases for the methods of investigation.The three methods of collecting evidence were semi-structured interviews with organisation staff and design consultants, an online survey of end-users and finally an archival document analysis that related these findings to policies and general documentation available through Carleton websites.The study examined best practice at Carleton University.During that examination, it was concluded that designers have a role to play in terms of providing effective, functional and useful wayfinding design, which should be included earlier in the design process.In addition, designers need to be aware of inclusive activities, such as understanding the importance of special populations (i.e.people with disabilities and other outliers).Furthermore, consideration of such needs may result in creativity and innovation that goes beyond the typical aesthetic 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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,010 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».