Améliorer l'environnement intérieur des postes de travail à aire ouverte dans les édifices à bureaux
Bibliographic record
Abstract
L'Institut de recherche en construction (IRC) du Conseil national de recherches du Canada (CNRC), avec l'aide de ses partenaires, a mis sur pied le projet Les Aires ouvertes rentables (AOR). L'objectif du projet AOR était d'examiner les effets de différents choix de conception de bureaux à aire ouverte sur l'environnement intérieur, ainsi que l'effet de cet environnement sur la satisfaction des occupants. Nous avons utilisé la modélisation par ordinateur, des recherches bibliographiques, des études en laboratoire qui ont porté sur la ventilation et l'acoustique. Nous avons aussi réalisé une vaste étude sur le terrain, pour laquelle nous avons visité près de 800 postes de travail où nous avons mesuré des paramètres tels que: la température, la vélocité de l'air, l'humidité, le niveau de bruit, l'éclairage et la qualité de l'air. Nous avons aussi recueilli en même temps, de la part des occupants des postes de travail, des in-formations sur leur degré de satisfaction relatif aux paramètres de l'environnement intérieur.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".