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Enregistrement W4241025220 · doi:10.4324/9781315574516

Courtyard Housing for Health and Happiness

2016· book· en· W4241025220 sur OpenAlexaboutno aff
Donia Zhang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArchitecture, Design, and Social History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHappinessPsychologyBusinessSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Health and happiness are fundamental to human quality of life. The United Nations World Happiness Report 2012 reflects a new worldwide call for governments to include happiness as a criterion to their policies. The Healthy Cities or Happy Cities movement has been endorsed by the WHO since 1986, and a Healthy House or Happy Home is a critical constituent of a healthy city or a happy city. Nevertheless, the concept has not been fully explored. Existing literature on the healthy house has often focused on the technical, economic, environmental, or biochemical aspects, while current scholarship on the happy home commonly centers on interior decoration. Few studies have addressed the importance of social and cultural factors that affect the health and happiness of the occupants. Identifying four key themes in Chinese philosophy to promote health and happiness at home, this book links architecture with Chinese philosophy, social sciences, and the humanities, and in doing so, argues that Architectural Multiculturalism is a vital ideology to guide housing design in North America. Using both qualitative and quantitative evidence gathered from ethnic Chinese and non-Chinese living in the USA and Canada, the study proposes that the Courtyard is a central component to promote social and cultural health and happiness of residents. It further details courtyard garden house design strategies that combine a sense of privacy with a feeling of community as represented in courtyard housing. The schemes may have universal implications.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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