Affect, Architecture and Water: Bibliometric Analysis of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
Effects of water in the space is the subject of study in many scientific fields. The research question is that whether the water features are included in the studies carried out the intersection of affect and architecture. Therefore, the purpose of this study is to explore the literature regarding the concepts of affect-architecture-water and to determine the concepts in current research areas and the primary authors. The scope of this study consists of documents in Scopus database. The keywords “Affect, Affective, Architecture, Water” were selected for the systematically analysed scan made in Scopus database. Scanning was done by creating three different combinations with the selected keywords. First combination is “Affect” and “Architecture; Second combination is “Affective” and “Architecture”; Third combination is “Affect”, “Architecture” and “Water”. After collecting the bibliometric data of a total of 1557 documents according to three different combinations from the database on November 21, 2022, the downloaded data files were transferred to the VOSviewer (1.6.18.0) software. Bibliometric analysis with science mapping techniques was applied to the dataset by the VOSviewer. Firstly, Scopus analysis search results were examined. Secondly, Visuals were created by science mapping techniques. As a result, nine concepts and 26 authors were determined. The concepts for the gaps are “Architecture, Affect, Atmosphere, Perception, Space, Sensory Experience, Architectural Design, Built Environment, Emotion”. The authors are “Deleuze, Guattari, Davidson, Anderson, Barrett, Damasio, Kraftl, Lyubomirsky, Manzo, Massumi, P. L. Russell, Wigley, Scherer, J. A. Russell, Böhme, Abusaada, Matteis, Bachelard, Merleau-Ponty, Pallasmaa, Plutchik, Watson, Zumthor, Lefebvre, Sørensen, Ebbensgaard”.
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
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,047 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».