A Preliminary Review of the WELL Building Standard
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,009 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».