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Enregistrement W4309912596 · doi:10.21203/rs.3.rs-2278881/v1

Indoor environmental quality and employees’ workplace satisfaction: a case study of university buildings

2022· preprint· en· W4309912596 sur OpenAlexaff
Roohollah Taherkhani, Najme Hashempour, Shadi Motamedi, Somayeh Asadi

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBuilding Energy and Comfort Optimization
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDoorsThermal comfortEnvironmental qualityArchitectural engineeringQuality (philosophy)User satisfactionBusinessOrder (exchange)Computer scienceEngineeringGeographyPolitical scienceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Indoor environmental quality (IEQ) is an effective factor in evaluating the performance of employees in the workplace. This paper aims to investigate the IEQ of an office building of Imam Khomeini International University (IKIU), by evaluating the relationship between staffs' satisfaction and the orientation, window to wall ratio (WWR), and their gender. The results indicated that the size and landscape of the rooms, WWR, place of worktables, cooling and heating facilities and lighting systems, upgrading partitions and adding new spaces without increasing systems capacity, and the shared space usage by multi-users are the key factors that impact users’ satisfaction. Moreover, user comfort did not only depend on the features and equipment of the building and physical and physiological factors, but also on the habits, culture, and expectations of individuals. The results showed the same thermal satisfaction for both genders in the warm season and slightly higher dissatisfaction of females (4.62% higher compared to men) in the cold season. In addition, the main sources of noise were from the doors and the students passing the hallways. In conclusion, improving indoor air quality and thermal comfort were the most important ways to improve users' performance. This study is the first research concentrated on evaluating the current status of offices and presenting solutions to improve the IEQ factors in order to improve IKIU employees’ performance.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

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 technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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