Using data matching to compare subjective assessments of daylighting environments between Singapore and Nanjing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study compares subjective evaluations of daylighting environments from two universities: the Singapore University of Technology and Design (SUTD) in Singapore and Southeast University (SEU) in Nanjing, China. Two hundred and twenty-nine students evaluated their instantaneous daylighting environments. Four representative daylighting predictors, horizontal illuminance, vertical illuminance, mean luminance of an entire scene and CIE Glare Index (CGI), were matched between two universities using a propensity score matching method. Eighty-eight participants, 44 from each university, were matched in terms of these four daylighting predictors. The results demonstrate that there are statistically significant differences in subjective assessments between these two locations. Under quantitatively similar daylighting environments, more participants at STUD reported adequate daylighting levels with a noticeable degree of daylight glare, as well as desires to decrease current daylighting levels. On the other hand, more participants at SEU reported inadequate daylighting levels with an imperceptible degree of daylight glare, as well as desires to increase current daylighting levels. One reason for subjective assessment differences might be dissimilar socio-environmental contexts, where the participants are acclimatized to different daylighting environments between Singapore and Nanjing.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle