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Enregistrement W4230829949 · doi:10.22215/etd/2021-14535

Room for Play: An Evaluation of the Lost [Healing] Spaces in Pediatric Healthcare Facilities

2021· dissertation· en· W4230829949 sur OpenAlexaff
Matthew Fung

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensCarleton UniversityHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careSpace (punctuation)PerceptionBuilt environmentWork (physics)NursingMedicineArchitectural engineeringPsychologyEngineeringComputer sciencePolitical scienceCivil engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The essence of space within pediatric healthcare has been governed through a catalyst of distinct criteria.Although these criteria are functional for medical and research practice requirements associated with hygiene and health, they should also reflect healing therapeutics and a sense of serenity.During our turbulent times, the COVID-19 pandemic has evolved the way healthcare is procured and practiced.The built environment provides a place for people to live, work, and partake in their day-today activities.However, the built environment of the spaces for pediatric healthcare lacks the "room for play" in their built fabric, to such a degree as lost spaces.These "rooms for play" are synonymous for spaces for self-reflection, places for thinking, relaxing, grieving, celebration, and not lost child's play.It inspires confidence, encourages playfulness, evokes feelings of belonging and offers hope for healing.These multifunctional spaces have the potential to supplement the designated functions of the built healthcare environment of which they are a part.This thesis evaluates the possibility to integrate the spaces of healthcare with rooms for play that are conducive to an integral human perceptual response enhancing our overall sense of well-being and restorative healing.Case studies and literary research will support a design proposal for

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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