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Enregistrement W4409699366 · doi:10.22215/cujs.v3i2.5113

A Preliminary Review of the WELL Building Standard

2025· review· en· W4409699366 sur OpenAlexaff
Fatima Faris, Tejas Kokatnur, Elie Azar

Notice bibliographique

RevueCarleton undergraduate journal of science. · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Analysis of Composite Materials
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceArchitectural engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The natural and built environment can both affect our health and well-being; as nature affects our health, so do buildings – the spaces where we spend most of our time. The WELL Building Standard (or “WELL”) is a voluntary rating system that aims to support, maintain, and promote occupant health and well-being in buildings. The literature indicates increased documentation and evaluation of WELL implementations, but their impact remains unclear. This research aims to study the extent of the effectiveness and impact of WELL implementation in buildings, how it compares to more established rating systems, and directions for future research. A three-step methodology was conducted for this literature review, including (i) an article search, screening, and selection using the Scopus database; (ii) a detailed review of articles evaluating the effectiveness of WELL and comparing WELL to other rating systems; and (iii) a bibliometric analysis of the studies to map and understand how the field has evolved. Preliminary results indicate that WELL-certified buildings generally have higher satisfaction with mental health, well-being, and productivity than non-WELL-certified buildings but do not show improvements in physical health satisfaction. As different subjective satisfaction measures were recorded in each article, a clear conclusion spanning various articles cannot be accurately drawn yet. A meta-analysis of the results of case studies and a more comprehensive and long-term study are needed to determine if WELL upholds its premise and goals and whether it is an effective investment.

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)0,002
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: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil0,908

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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