The influence of visual perception on responses towards real-world environments and application towards design
Notice bibliographique
Résumé
Experience of the built-environment is said to be dependent on visual perception and the physical properties of space. Scene and environmental preference research suggests that particular visual features greatly influence one's response to their environment. Typically, environments which are informative and allow an individual to gain further knowledge about their surroundings are preferred. Although such findings could be applied to the design process, it is first necessary to develop a way in which to accurately and objectively describe visual properties within an environment. Recently, it has been proposed that isovist analysis could be employed to describe built-environments. In two experiments, we examine whether or not isovist analysis can capture experience of real-world environments. In experiment 1, we demonstrate that isovist analysis can be employed to describe experience within a controlled, real-world, laboratory environment. In experiment 2, we employed post-occupancy examination of a student centre to examine the robustness of isovist analysis and whether it would capture experience of a complex, real-world environment. The results of experiment 2 suggest that isovist analysis could capture certain experiences, such as spaciousness, but failed to capture other responses. Regression analysis suggests that a large number of variables predicted experience, including previous experience with the building and the presence of other individuals. This suggests that experience of real-world, complex environments cannot be captured by the visual properties alone, instead various factors influence experience. Implications towards the design process are discussed.
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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 | 0,003 | 0,027 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».