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Enregistrement W4225331331 · doi:10.3390/su14095355

Home Use and Experience during COVID-19 in London: Problems of Housing Quality and Design

2022· article· en· W4225331331 sur OpenAlexaboutno aff
Sam Jacoby, Lucia Alonso

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePlace Attachment and Urban Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlexibility (engineering)Quality (philosophy)HabitabilityQuarter (Canadian coin)AdaptabilityEconomic shortageNormativeCoronavirus disease 2019 (COVID-19)BusinessMedicineGeographyPolitical scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

COVID-19 lockdowns led to a reassessment of housing conditions and created greater awareness of their impact on wellbeing and inequalities. Changes in home use and lived experience during the pandemic were studied through a survey of London residents (n = 1250) in 2021, focusing on issues of housing design, perceptions of housing quality, and future housing expectations. The survey found that a quarter of all dwellings and at least one room in a third of homes were deemed too small and failing to meet the needs of occupants. Renters with a shortage of space and poorly maintained or designed homes suffered most. A total of 37.9% of respondents reported that their wellbeing was affected by housing conditions. While for well-designed homes aspects of dwelling size were considered the highest priority, dwelling layout, usability, adaptability, and flexibility were equally key concerns. However, how problems of housing design, quality, and size are understood often depends on highly individual experiences and expectations. By highlighting the importance of lived experience, the pandemic shows the limitations of current, normative design standards. Future space standards need greater flexibility in the distribution of floor areas and should consider a wider range of home uses to ensure more equitable and long-term housing provision.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,190
Score d'incertitude au seuil0,378

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeQualitatif
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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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