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Enregistrement W4389286123 · doi:10.14710/pilars.1.3.2023.25-30

Identifikasi dan Evaluasi Pengaruh Ventilasi Alami pada Ruang Kelas Terhadap Fenomena Sick Building Syndrome

2023· article· en· W4389286123 sur OpenAlexaff
Latifah Latifah, Ratih Widiastuti

Notice bibliographique

RevueJurnal Sipil dan Arsitektur · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSustainability, Governance, and Employment Studies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSick building syndromeNatural ventilationVentilation (architecture)Air conditioningArchitectural engineeringEnvironmental scienceIndoor air qualityMeteorologyEngineeringGeographyEnvironmental engineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Natural ventilation is closely related to the indoor air quality and will affect the occupant activities. The unhealthy air conditioning will create discomfort for the occupants. One of the phenomena that is caused by indoor air quality is Sick Building Syndrome (SBS). Bad air circulation systems in the classroom can lead to Sick Building Syndrome (SBS) among students. This study was conducted to identify and evaluate the influence of natural ventilation in the classroom on the Sick Building Syndrome phenomenon. The object of the study was classrooms in the Department of Architecture, Faculty of Engineering, Diponegoro University. Data of temperature, relative humidity, and air velocity were collected to identify the indoor air quality of the classrooms. Based on the analysis, either with closed or open natural ventilation, the indoor air quality inside the classroom still did not meet the requirement of healthy air. Therefore, further actions such as improving the quality of natural ventilation are needed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,288 · 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'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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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