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Enregistrement W4406747021 · doi:10.18280/ijsdp.200113

An In-depth Analysis of Factors Impacting Housing Satisfaction: A Systematic Review and Post-Occupancy Evaluation

2025· review· en· W4406747021 sur OpenAlexvenueno aff
Systim Saleem, Oday Alchalabi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2025
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePlace Attachment and Urban Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Mosul
Mots-clésOccupancyPost-occupancy evaluationEnvironmental scienceEngineeringArchitectural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Housing is a critical component of urban development, shaping various aspects of community life, including social, economic, environmental, and cultural dimensions.Understanding the factors that influence housing satisfaction is essential for creating living environments that enhance residents' quality of life.This study aims to identify and analyze the key determinants of housing satisfaction, with a particular focus on improving the end-user experience.The research employs a systematic literature review, selecting studies based on specific criteria, including their relevance to housing satisfaction and the diversity of factors they examine.The analysis highlights several key factors that significantly impact housing satisfaction, such as the quality of architectural design, environmental sustainability, and socio-economic conditions.Additionally, the study explores how these factors interact to influence overall satisfaction, providing a more nuanced understanding of their effects.The findings contribute to the theoretical framework of housing satisfaction by integrating these diverse factors and offer practical implications for architects, urban planners, and policymakers.By addressing these determinants, the study provides strategies for creating more sustainable and livable residential environments, ultimately enhancing the well-being of residents and contributing to the broader goals of sustainable urban development.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,629

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,370 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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