Since Modern Movement flexibility has been one of the most attractive words in architecture. However, "overprovision first, division later" has been the most prevailing design method for spatial flexibility, and many of buildings designed for flexible use are practically quite inflexible due to insufficient building systems or/and irresponsible planning. There have been two dominant strategies to achieve architectural flexibility: multi-functionality and polyvalence. These two approaches, which point contradictory directions, actually reflect the difficulty in providing a proper form of architectural flexibility. Multi-functionality can afford changeable environments with satisfying spatial conditions; however it lacks tolerance to accommodate other uses but intended functions by architects. Meanwhile, flexibility by a polyvalent form relies on the vague anticipation of user's various interpretations. In this study by looking up these two different standpoints and historical precedents flexibility in architecture is carefully scrutinized focused on the contradiction, and as an alternative for architectural flexibility contextual relations is proposed. Unlike both multi-functionality and polyvalence, which produce flexibility by changing its own properties, manipulating contextual relations infuses flexibility into space by changing the properties of a building, not of its individual room. By using this contextual relations method, a community-centered school in Manhattan, NY, which was in danger of being closed because of its academic failure, is represented as a flexible space.
In contemporary urban space, the identify is absent because of the object-oriented plans that ignore the context of urban space, and the ignorance of the regional characteristics and the historicity of places. Due to this reason, urban space lost its unique characteristics and becomes a mismatch with its surroundings. To solve these problems, the ideological trend of post-modernism emerged and new spatial paradigm rose based on the contextual concept to go with this trend. This contextual concept should be considered more importantly in the public space with discontinuous many and unspecified behavioral patterns. The components of space do not exist independently with individual identity. They should be considered based on a holistic view formed by the relations among elements and the establishment of those relations, and through this, correct identity can be established. Thus, this paper aims to analyze the context of spatial components through new contextual views on public spaces and study the expressional characteristics unveiled between these relations.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.11
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pp.479-489
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2020
The purpose of this paper is to uncover whether and how contextual factors (information exchange, participation, trust in management, and training), relate to resistance to change. It also explores the mediating effect of perceived impact of change on the relations between contextual factors and resistance to change. This study is conducted in several manufacturing plants in food processing industry in Vietnam, which is implementing a top-down large-scale change - Lean transformation, adopting Total Productive Maintenance (TPM) program, to be specific. The findings suggest that all four contextual factors are negatively associated with resistance to change, in which training had the strongest impact. Also, the perceived change impact partially mediates the relationships between the four contextual factors and resistance to change. The practical implications of this paper are that employees who receive adequate, timely and useful information relating to change are less likely to show opposing behaviors towards change. Fostering trust in management among employees, and employee involvement in decision-making, also have a significant influence when addressing employee resistance to change. Employees who are well-trained, well-equipped with tools and knowledge about the change, are less likely to resist as they view the benefits of changes more significant than the risks.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.3
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pp.632-638
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2009
Probabilistic Latent Semantic Analysis has many applications in information retrieval and filtering, natural language processing, machine learning from text, and in related areas. In this paper, we propose an algorithm using weighted Probabilistic Latent Semantic Analysis Model to find the contextual phrases and opinions from documents. The traditional keyword search is unable to find the semantic relations of phrases, Overcoming these obstacles requires the development of techniques for automatically classifying semantic relations of phrases. Through experiments, we show that the proposed algorithm works well to discover semantic relations of phrases and presents the semantic relations of phrases to the vector-space model. The proposed algorithm is able to perform a variety of analyses, including such as document classification, online reputation, and collaborative recommendation.
After-school activities of 817 7th grade children from Kwangju, Busan, and Kumi were studied to determine relations with (a) child, family and contextual variables (b) child's academic achievement and social development. Children were more likely to engage in extracurriculum activites and TV watching than other after-school activities. After-school activities were related to child's, parent's and contextual variables. Child's characteristics related to after-school activities were sex, impulse control, mastery and self-care. family's characteristics related to after-school activities were mother's employment, emotional support, control, monitoring and SES. Region and regional sagy were related to after-school activities. Some of after-school activities were related child's academic achievement and social development. Especially academic activites have a positive and powerful effects on child's academic achievement and social development.
Semantic interpretation of the relationship between noun compound (NC) elements has been a challenging issue due to the lack of contextual information, the unbounded number of combinations, and the absence of a universally accepted system for the categorization. The current models require a huge corpus of data to extract contextual information, which limits their usage in many situations. In this paper, a new semantic relations interpreter for NCs based on novel lightweight binary features is proposed. Some of the binary features used are novel. In addition, the interpreter uses a new feature selection method. By developing these new features and techniques, the proposed method removes the need for any huge corpuses. Implementing this method using a modular and plugin-based framework, and by training it using the largest and the most current fine-grained data set, shows that the accuracy is better than that of previously reported upon methods that utilize large corpuses. This improvement in accuracy and the provision of superior efficiency is achieved not only by improving the old features with such techniques as semantic scattering and sense collocation, but also by using various novel features and classifier max entropy. That the accuracy of the max entropy classifier is higher compared to that of other classifiers, such as a support vector machine, a Na$\ddot{i}$ve Bayes, and a decision tree, is also shown.
Despite a huge amount of foreign assistance and close economic guidance by international donors throughout the past decades, Zambia today still suffer from a high level of aid dependency and the absence of sustainable economic development. In this study, I investigate the factors that resulted in aid (and development) failure in Zambia, focusing on institutional/historical contexts. I propose that in Zambia, government has largely failed to implement (or even produce) effective economic policies that could lead to successful use of foreign assistance for long-term, sustainable development. In particular, I focus on the nature of state and politics in Zambia, and argue that failed politics is one of the main causes of development and aid failure in Zambia and highlight colonial legacies and other contextual/institutional factors to understand the nature of politics and state in Zambia. In particular, this paper proposes that the Zambian case demonstrates that foreign aid and donor influence could worsen the situation directly by simply providing wrong guidance and also by further weakening the state (and institutional) capacity of the recipient country.
Recently as ubiquitous environment comes to the fore, information density is raised and enterprise is being able to capture and utilize customer-related information at the same time when the customer purchases a product. In this environment, a need for the recommender systems which can deliver proper information to the customer at the right time and right situation is highly increased. Therefore, the research on recommender systems continued actively in a variety of fields. Until now, most of recommender systems deal with item recommendation. However, in the market in ubiquitous environment where the same item can be purchased at several stores, it is highly desirable to recommend store to the customer based on his/her contextual situation and preference such as store location, store atmosphere, product quality and price, etc. In this line of research, we proposed the store recommender system using customer's contextual situation and preference in the market in ubiquitous environment. This system is based on collaborative filtering and Apriori algorithms. It will be able to provide customer-centric service to the customer, enhance shopping experiences and contribute in revitalizing market in the long term.
This study examined how social withdrawal as an individual factor and discrimination as a contextual factor contributed to depression caused by peer victimization among middle school students. Self-reported data of 1,611 students from 86 classrooms in 7 middle schools was analyzed, using multilevel path analysis. The results indicate that peer victimization had a significant partial mediating effect on the relation between social withdrawal and depression at the individual level. Social withdrawal had a direct positive effect on depression as well as an indirect positive effect on depression via high levels of peer victimization. Discrimination also positively predicted peer victimization at the classroom level. Moreover, classroom-level discrimination moderated the individual-level relations between social withdrawal and peer victimization. The relation between social withdrawal and peer victimization was much stronger as the levels of discrimination in the classroom were higher. These findings shed light on the importance of considering both individual and contextual factors when intervening to prevent peer victimization.
Workplace bullying is becoming one of social issues. The aim of the present study was to investigate whether the contextual variables(communication climate, social climate) moderate the relations between the individual variables(trait anger, social avoidance) and workplace bullying victimization. The self-report data of 207 office workers(115 men, 92 women) in Seoul and Gyeonggi-do was analyzed. The results of hierarchical regression indicate that trait anger positively predicted men's workplace bullying victimization only when social climate is bad. Social avoidance positively predicted men's bullying victimization only when communication climate is good. There was no moderating effect of the contextual variables among women. Trait anger positively predicted women's workplace bullying victimization only when considering communication climate as a contextual variable. Social avoidance has no significant effect on women's workplace bullying victimization. However, both communication climate and social climate negatively predicted women's victimization. The implications and suggestions for prevention and intervention of workplace bullying were discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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