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Enregistrement W4221062113 · doi:10.1177/19375867221078838

A Comparison of Hospital Area Measurement in Germany, Canada, Australia, and the United States: Part 1

2022· article· en· W4221062113 sur OpenAlexaboutno aff
Hannah-Kathrin Silja Viergutz, Michael Apple

Notice bibliographique

RevueHERD Health Environments Research & Design Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFacilities and Workplace Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careTerminologyBusinessSpace (punctuation)Operations managementGeographyEnvironmental resource managementEnvironmental planningRegional scienceEconomic growthEngineeringComputer scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This article compares national standards for area measurements of healthcare facilities in four countries and examines the risks and differences that can arise when comparing building areas of healthcare facilities internationally. BACKGROUND: In the planning and management of healthcare facilities, the utilization and comparison of building floor areas plays a major role. Differences in terminology, classification, and methodology help to reduce planning and cost risks when applied on a local and national level. The proper allocation of building floor space is vital in the design of room programs, determination of floor space, construction costs, and operating costs. METHODS: Each of the four hospital area measurement standards is compared to discern similarities and differences. RESULTS: Most countries use a three-tier system of hospital area measurement: building gross area, department gross area, and department net area. Few differences were found between country standards for department area, though the German standards do not fully address this tier. Variation is found in whether a country includes certain functions in the hospital area-such as research space, shell space, or central energy plants-which can have a significant impact on the overall hospital area. CONCLUSIONS: This article informs further development of individual country standards and highlights principles to consider for international hospital area comparison.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,255
Score d'incertitude au seuil0,512

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,269
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,150 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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