MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7164940838 · doi:10.14288/cjur.v10i2.201081

Bridging Indigenous practices and neuroscience for inclusive architectural design

2025· article· en· W7164940838 sur OpenAlexaffabout
Stuti Sheth, Judy Illes

Notice bibliographique

RevueOpen Collections · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBridging (networking)IndigenousCognitionArchitectureDiversity (politics)Built environmentCultural diversityArchitectural design

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The built environment significantly shapes cognition, sensory processing, well-being, and the way that humans interact with one another. This research explores the intersection of the built environment, traditional and Indigenous architectural practices, and neuroscience as they apply to cognitive health and neurodivergent-friendly design. Drawing on four cultural traditions—Longhouses and other structures from Canada, Vastu Shastra from India, Feng Shui from China and the Te Aranga principles of New Zealand—the discussion synthesizes culturally sourced and peer-reviewed literature to examine how traditional design principles align with contemporary scientific perspectives. The review is structured into three sections: (1) an analysis of traditional architectural practices, (2) an evaluation of neuroscience findings on factors including natural light, spatial openness, and community spaces, and (3) an exploration of how built environments can better support neurodivergent individuals. Neuroethics provides the conceptual framework for this study, emphasizing the importance of pluralistic inquiry and the responsibility of designing pragmatic spaces that respect cognitive diversity and supportive built environments.

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)0,009
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,045
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOpen Collections→Même sujetUrban Green Space and Health→Travaux en français237 207→