Data for: A novel dataset of indoor environmental conditions in work-from-home settings
Notice bibliographique
Résumé
During the last week of March 2020, millions of workers worldwide transitioned to working from home due to the COVID-19 pandemic. The post-pandemic rate of remote work is likely to remain higher than pre-pandemic levels, making remote or hybrid work an intriguing area of study. IEQ research in work-from-home (WFH) settings is a relatively new field, with only a limited number of studies conducted so far. To address gaps in this research, a systematic field study was launched in 2022 to explore these environments. The study's objective was to assess both monitored and perceived IEQ, as well as the well-being and productivity of workers in home-based settings. The first paper from this project details the methodology used to collect IEQ and contextual data, publishes the collected data to the public domain, and provides a statistical analysis of the IEQ data in relation to various contextual factors, such as cooking habits and type of residence, which were also gathered during the study. The questionnaire-based contextual dataset will be published separately. This monitoring-based dataset comprises hourly measurements of IEQ indicators collected over a seasonal study campaign. Each participant was provided with an indoor desktop IEQ monitor (Awair Omni), along with installation instructions and protocols for placing these monitors in their WFH offices. The monitors recorded total volatile organic compounds (tVOC), particulate matter (PM2.5), carbon dioxide (CO2), air temperature, humidity, and sound pressure levels (SPL). The dataset is presented in an Excel spreadsheet format with separate worksheets for each of the IEQ indicators. The first column in the spreadsheet contains the date-time index, with each row representing an hour during the monitoring period. Each column represents a WFH site. The first 80 sites are from the Metro Vancouver area, the next 11 (site #81-91) from the Seattle Metropolitan area, and the last four sites (site #92-95) are located on Vancouver Island. The units for the monitoring data are as follows: tVOC (ppb), PM2.5 (μg/m³), CO2 (ppm), Temperature (°C), Relative Humidity (%), and SPL (dBA). To our knowledge, this study presents the first extensive dataset focused on WFH environments in Canada and is one of the few international studies to make collected IEQ data publicly available.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,011 |
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 ».