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Enregistrement W6891532540 · doi:10.4224/20377537

Open-plan office density and environmental satisfaction

2002· report· en· W6891532540 sur OpenAlexfundvenueno aff

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2002
Typereport
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPublic Works and Government Services CanadaNatural Resources CanadaSteelcase
Mots-clésWork (physics)Range (aeronautics)Population densityWork environmentSocial environment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The open-plan office has been popular among design professionals since the late 1960's. This office design tends to produce higher occupant density than is typically found in traditional enclosed offices, a factor that has the potential to influence environmental satisfaction. Therefore, we conducted a literature review to examine the effects of density on occupants' environmental satisfaction.We selected nineteen studies for this literature review. The first ten studies provided indirect evidence that density might play a role in affecting environmental satisfaction. Specifically, these studies showed that environmental satisfaction decreased in open-plan offices as compared to traditional offices, if offices were considered less private and more crowded, and in high-density laboratory settings.The remaining nine studies directly examined the relationship between density and environmental satisfaction, using either a measure of social density (occupants per office) or spatial density (ft2 per occupant). Two out of four social density studies, which examined a range of 1 to 30+ occupants per office, found that environmental satisfaction decreased as social density increased. Three out of five spatial density studies, which examined a range of 60 to 550 ft2 per person, found that the more space an employee had, the more satisfied they were with their work environment (see figure below). The remaining studies reported that density was not significantly related to occupant satisfaction. However, no studies found that satisfaction increased as density increased.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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