The WELL Building Standard: A literature review and bibliometric analysis of a nascent field
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The WELL Building Standard is a voluntary rating system developed in 2014 that aims to support, maintain, and promote occupant health and well-being in buildings. While studies are increasingly covering WELL’s implementation in buildings, the literature currently lacks systematic review efforts to evaluate the WELL standard in the academic literature, understand its evolution and previous trends, and guide future research directions. The goal of this review paper is to shed more light on this nascent standard by studying the state and trends of the current literature, the extent of the effectiveness of the use of WELL in buildings, and how WELL compares to other rating systems. A three-step methodology was conducted, including (i) article search, screening, and selection; (ii) a bibliometric analysis to map the field’s evolution; and (iii) a detailed review of scientific articles. A keyword co-occurrence analysis indicates the emergence of a health and well-being theme and an energy theme, with little overlap of co-occurrence between the two. The detailed article review also indicates that WELL-certified buildings mostly show higher satisfaction with mental health, well-being, and productivity than non-WELL-certified buildings. However, limited to no improvements in physical health satisfaction were observed. Compared with other rating systems, WELL is generally more inclusive and comprehensive regarding advanced health, safety, and well-being indicators. Future research should investigate WELL’s long-term effectiveness and benefits, as well as mechanisms and policies to mitigate high certification costs. Interdisciplinary studies are also needed to expand WELL’s application across different building types, weather climates, and socio-economic contexts. • A review and bibliometric analysis of the WELL Building Standard is presented. • WELL buildings report high mental health, well-being, and productivity levels. • However, limited to no improvements in physical health satisfaction are observed. • Future studies should explore long-term effectiveness and certification costs. • New applications could target new building types, locations, and social contexts.
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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 | 0,023 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,151 | 0,136 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».