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Enregistrement W4401130964 · doi:10.18280/ijsdp.190702

Exploring the Impact of Privacy and Spatial Configuration on Living Efficiency in Residential Apartments of Duhok City

2024· article· en· W4401130964 sur OpenAlexvenueno aff
Systim Saleem, Oday Qusay Abdulqader Alchalabi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePlace Attachment and Urban Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArchitectural engineeringBusinessEnvironmental planningGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the impact of privacy and spatial configuration on the efficiency of residential apartments in Duhok City, focusing on how these factors influence resident satisfaction and functional efficiency in urban housing.Using a mixed-methods approach, the research combines quantitative data from Depthmap X and A-Graph analyses with qualitative insights from interviews conducted with thirty-two residents across 13 apartment complexes.The findings highlight notable variations in spatial metrics such as Connectivity, Integration, and Control Value, which significantly correlate with residents' perceptions of privacy, spatial layout, and overall livability.For example, higher integration values were associated with increased social interaction but occasionally compromised privacy, while greater mean depth values enhanced privacy at the expense of social connectivity.These observations underscore the intricate relationship between architectural design and resident experience.The study advances urban planning and architectural design by showing that thoughtful attention to privacy and spatial configuration can substantially improve the functional efficiency of living spaces.Implications of this research include the formulation of design guidelines that balance individual privacy with communal interaction, potentially guiding future residential development projects in Duhok and similar environments.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil0,178

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,290 · 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.

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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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