Investigating the dynamics of thermal perception, physiological responses, and task performance in office environments
Notice bibliographique
Résumé
Understanding occupant thermal comfort in office environments can be achieved by examining the interplay between environmental data, physiological measurements, and subjective feedback. The increasing adoption of wearable sensing technologies enables inferring thermal comfort based on physiological data, potentially transforming HVAC system design to better respond to occupant needs. However, there is a research gap regarding accurate methods to infer occupants’ perceptions of comfort. Furthermore, thermal comfort comparisons across different genders and locations are understudied. This study presents findings from an experimental investigation focused on the relationship between physiological signals, thermal comfort and task performance. Three key physiological measures—electroencephalography (EEG), Heart Rate Variability (HRV), and skin temperature (ST)—were captured from 52 participants exposed to three distinct thermal conditions (slightly cool, neutral, and slightly warm) in a controlled office setting. The analysis compared thermal comfort perception, physiological measurements, and task performance across male and female participants and two locations: Cairo, characterized by a hot desert climate (BWh, ASHRAE climate zone 1B), and Montreal, characterized by a cold temperate climate (Dfb, ASHRAE climate zone 6A). Data from 156 tests were statistically analyzed, revealing gender differences in skin temperature responses across thermal conditions. Additionally, participants in Cairo exhibited heart rates approximately 15% higher under slightly warm conditions than those in Montreal, indicating location-based physiological variations. Moreover, task performance was about 20% more sensitive to thermal conditions for males than females. These findings provide valuable insights into the relationship between physiological responses, thermal comfort perceptions, and occupant performance in office environments, supporting the development of more responsive thermal comfort models.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».