Influence of color on glare perception revealed when seeing the sun through colored glazing
Notice bibliographique
Résumé
The influence of color on discomfort glare from daylight remains unknown, despite its known effects in electric lighting. This gap limits the ability to predict and mitigate glare in environments with colored glazing and filtered daylight. To address this, we conducted experiments in a controlled daylit office where 56 participants were exposed to four glare conditions induced by the sun visible behind the colored glazing. The conditions differed only in glazing color (red, blue, green, and neutral) towards the sun while having similar visual transmittance resulting in similar glare metrics across colors. Results revealed a strong influence of color with red glazing leading to the highest reports of glare, closely followed by blue, while green and neutral were perceived as least disturbing. These findings suggest that current glare models using photopic luminosity function as a spectral weighting are not effective enough and from this, we assume the Helmholz-Kohlrausch effect can apply to glare similar to brightness perception. To explore this, we tested three color appearance models and supplementary photometry system as alternatives. While these models aligned better with subjective glare reports, they require modifications for higher luminance conditions and need to be tested for wider range of stimuli.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».