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Enregistrement W4412201030 · doi:10.3390/buildings15142443

A Systematic Review of Architectural Atmosphere That Fosters Mindfulness Constructs

2025· review· en· W4412201030 sur OpenAlexaff
Chaniporn Thampanichwat, Limpasilp Sirisakdi, Sippakorn Petsirasan, Duangkamon Wutisun, Sathirat Singkham, Tarid Wongvorachan, Prima Phaibulputhipong, Suphat Bunyarittikit, Rungroj Wongmahasiri

Notice bibliographique

RevueBuildings · 2025
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMindfulness and Compassion Interventions
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesKing Mongkut's Institute of Technology Ladkrabang
Mots-clésAtmosphere (unit)MindfulnessPsychologyArchitectural engineeringEngineeringSystems engineeringComputer sciencePsychotherapistGeographyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores how architectural atmosphere can foster mindfulness constructs in response to the growing mental health crisis. Mindfulness, known for improving mental health, reducing stress, and enhancing overall well-being, is increasingly recognized as a potential solution to mental health challenges. However, research on how architectural atmosphere supports mindfulness is limited. This study systematically reviews architectural atmosphere features that promote mindfulness constructs, which includes awareness, openness, attention, focus, connection, and calmness. A literature review was conducted using the Scopus database, following PRISMA guidelines for transparency. Fifty-three articles were selected, focusing on mindfulness features in architectural atmosphere: awareness (4), openness (1), attention (28), focus (5), and connection (15). No studies were found on architectural atmosphere fostering calmness. The findings suggest that architectural atmosphere plays a significant role in supporting mindfulness, but further empirical studies are needed to validate these results in real-world contexts.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0110,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,324 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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