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Enregistrement W4318706911 · doi:10.5539/jsd.v16n2p24

The Best-fit Design of Future Homes in the Post-Pandemic Era: A Case Study in Iran

2023· article· en· W4318706911 sur OpenAlexvenueno aff
Reza Elahi

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCOVID-19 Pandemic Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNonprobability samplingPandemicApartmentThematic analysisSustainabilityFundamental human needsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Public relationsSociologyBusinessQualitative researchArchitectural engineeringPsychologyPolitical scienceEngineeringMedicineCivil engineeringSocial sciencePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 humanitarian situation is unparalleled, and there can be no return to the "old normal." According to reports, the COVID-19 Pandemic is now a significant public health issue that could have an influence on people's quality of life as well as environmental sustainability and social responsibility, as well as architecture and home designs. Bearing this in mind, this qualitative research was conducted to (1) to explore the extent to which the architects apply innovative strategies to fit the needs for the homes in the post-Pandemic era, and (2) to explore the architectural needs and wants of the residents in the post-Pandemic era. To fulfill these, semi-structured interviews were used to collect the data. A total of eight architects and ten residents living in apartment buildings were recruited by purposive sampling. The interviews were processed using thematic analysis. It was reported by majority of the architects that the most important innovative strategies to fit the needs for the homes in the post-Pandemic era are independent buildings, energy-related design changes, more human-centered design concepts, green open spaces, and advanced technology. As for residents, their architectural needs and wants in the post-Pandemic era were HVAC system, green open spaces, inappropriate designs, and lack of self-sufficient strategies. Further discussion on the findings have been reported in this research.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,005
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,222 · 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
Publié2023
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