Comparative Analysis of Restorative Interior Design Elements: Screen-Based Versus Virtual Reality Evaluations for Future Medical Treatment Prospects
Notice bibliographique
Résumé
Given the increasing prevalence of anxiety and depression, this research aims to identify design features that enhance the sense of restoration, with the goal of supporting mental and behavioral healthcare facility design. This study employed both screen-based and virtual reality (VR) stimuli to evaluate the perceived restorativeness of different interior settings. The key variables analyzed included window view access, view content, materiality, and room geometry. Thirty-five undergraduate and graduate students assessed 16 distinct interior environments. Findings indicate that the VR presentations generally produced higher restorativeness scores compared with screen-based presentations, though this effect varied across stimuli. Repeated-measures ANOVA revealed that larger windows consistently correlated with higher restorativeness scores in both presentation modes. Views of water were rated as most restorative, followed by wooded areas. Natural materials were perceived as significantly more restorative than other materials, particularly in VR presentations. Varied ceiling designs, especially vaulted ceilings, were associated with evaluations of higher restorativeness compared with flat ceiling designs, with this effect more pronounced in VR. This research underscores the potential of VR technology to simulate and assess interior design interventions, offering insights into creating more effective and personalized restorative environments in mental health treatment facilities. The findings can inform evidence-based design strategies for healthcare spaces, supporting treatment processes and patient well-being.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».