MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4372352938 · doi:10.18280/ijdne.180217

The Effects of Lighting on Mood in the Workplace: A Literature Review of the Research Method Applied

2023· review· en· W4372352938 sur OpenAlexvenueno aff
Silfia M. Aryani, Arif Kusumawanto, Jatmika A. Suryabrata

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Design & Nature and Ecodynamics · 2023
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueImpact of Light on Environment and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversitas Sebelas Maret
Mots-clésMoodPsychologyArchitectural engineeringApplied psychologyEngineeringComputer scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Studies on the effect of lighting on mood have used different information-gathering methods and have presented a range of different conclusions.This paper aims to review the previous research relating to the applied method.This review method was conducted by selecting relevant articles through skimming and scanning, informed by the PRISMA protocol.The literature review discussed the subject, object, purpose, and applied research treatment, as well as the data collection methods of the selected papers.The result was 1) the subjects' terms and conditions that are required to be a research participant, 2) the object's description of the previous studies' test cell, 3) the treatment applied to achieve research purposes that focused on: a) illuminance levels, b) correlated colour temperature (CCT), or c) a combination of both, and 4) the data collection that listed information collected and the data/information gathering method for effective implementation.This literature review discussion could be beneficial for constructing a research plan about the effect of lighting on an individual's mood.However, further research might still be needed to ensure that the research design regarding the chosen subject, object, applied treatment, and data collection method can support achieving the research purpose.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,946
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,352 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Design & Nature and EcodynamicsMême sujetImpact of Light on Environment and HealthTravaux en français237 207