Perception of cognitive distance : effects of physical environment on the perception
Notice bibliographique
Résumé
The lack of knowledge concerning the relationships between the physical environment and people's behavior was discussed in relation to the inadequacy of today's architectural programming. Possible applications of man-environment studies were suggested. Nature of the environmental information was analyzed, and a term 'cognitive distance' was defined. Essential variables that affect the construction of the mental map and the perception of distance were derived primarily from previous studies. The city of Vancouver was analyzed utilizing methods originated by K. Lynch, and a survey was conducted in the city to examine relations between the various variables and the perception of distance. The type of the distance examined was 'inward (toward downtown)’, 'ego-centric', and urban scale(4 mile) 'cognitive distance'. Results: Following four variables seemed to have effects on the perception of distance; sex, age, mode of transportation, and the score on 'Thing-orientation scale'. Male tended to be more accurate in their estimations (or to estimate the particular distance of 4 mile as being shifter) than female Ss. Ss aged over 20, or car drivers, or Ss with higher T-scores were also more accurate than younger Ss, or bus riders or car passengers, or Ss with lower T-scores, respectively. Concerning the possible effects on perception by physical variables, our results were unclear mainly due to the differing characteristics of the Ss at the four locations. Implications of results were discussed.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».