Exploring the Dynamics of Occupants’ Thermal and Visual Perception, Physiological Responses, and Performance in Office Environments
Notice bibliographique
Résumé
Understanding occupant comfort in indoor environments is critical for designing spaces that promote well-being and efficiency. However, traditional assumptions regarding occupants’ thermal and visual preferences often result in energy inefficiency or discomfort. This thesis examines different approaches for acquiring occupant information—ranging from subjective feedback and physiological measurements—to better understand comfort preferences in varying environments. Additionally, this work addresses the gaps in comfort research, which is predominantly focused on the Global North, by conducting experimental studies in contrasting climatic regions (Montreal, Canada - ASHRAE Climate Zone 6, and Cairo, Egypt - ASHRAE Climate Zone 2B). These studies investigate the interplay between thermal and visual comfort domains under varied lighting and temperature conditions and their impact on physiological responses such as heart rate variability (HRV) and skin temperature (ST). Furthermore, thermal comfort analyses were conducted using wearable sensing technologies to monitor physiological signals, including electroencephalography (EEG), HRV, and ST. These analyses assess how thermal conditions influence comfort perceptions and task performance across different genders and locations, revealing significant variations in physiological responses to temperature and lighting conditions. The experiments were conducted in controlled office environments to simulate real-world conditions, and the data collected aimed to evaluate location-specific and gender-related differences in comfort and performance. Comparative analyses from experimental trials in Montreal and Cairo show notable differences in thermal comfort perception and task performance, with males being more sensitive to thermal conditions and location-specific variations affecting heart rate variability and skin temperature. These findings provide a foundation for developing adaptive building environments that can dynamically adjust indoor conditions to improve occupant well-being and energy efficiency. These findings offer valuable insights into the relationship between physiological responses, thermal comfort perceptions, and occupant performance in office environments, offering a pathway toward the integration of Occupant-Centric Control (OCC) strategies in future smart building environment.
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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 | 0,001 |
| 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 ».