Systematic Review for the Assessment of Indoor Environment Quality Factors and Sub-Indicators of Classrooms
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 systematic review aims to assess the literature on Indoor Environment Quality (IEQ) factors and sub-indicators in classrooms over the past decade (2014)(2015)(2016)(2017)(2018)(2019)(2020)(2021)(2022)(2023)(2024), focusing on models, assessment methods, and tools specific to these factors.The significance of this research lies not only in reviewing IEQ assessment holistically and panoramically (where 44 studies within the last 10 years were reviewed across major scientific databases) to highlight and reaffirm the most frequently measured IEQ sub-indicators, but it also aims to eliminate confusion that might occur for researchers by categorizing the assessment of IEQ.This helps readers clearly identify the specific type of assessment they are exploring, as past research on IEQ often features similar titles but differs in the type of actual assessment, whether it is occupant-based, holistic, multiple factors, or single factor.The main findings of the review highlight the most measured IEQ sub-indicators in the literature for each of the IEQ factors, and they are as follows; 1).For thermal comfort, air temperature and relative humidity are the primary measures.2) For indoor air quality, the key indicators are CO2 concentration, Volatile Organic Compounds (VOCs), and particulate matter (PM10 and PM2.5).4) Visual comfort is primarily assessed through illuminance and daylight factor, 3) acoustic comfort focuses on background noise level and reverberation time.Despite numerous studies on specific IEQ factors, there is a lack of comprehensive models integrating multiple components for holistic assessments.Our findings underscore the necessity for ongoing monitoring and enhancement of IEQ in classrooms to improve students' health, well-being, and academic performance.We recommend future research focus on developing a standardized, holistic tool designed specifically for classroom environments.Such a tool should allow for initial and rapid assessments, making it accessible for professionals and non-specialists in IEQ.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| 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