Prioritizing Effective Factors on Liveliness and Improvement of the Urban Life Caused by the Development of Green Spaces with the Attraction-Repulsion Pattern
Notice bibliographique
Résumé
The daily increase in population and the complexity of urban issues, shortages in suitable financial and human resources, environmental pollutions, etc. sometimes cause the citizens to forget or be unable to fulfill their needs in the hobnob of life, pollution, tiredness and the routine of life. This has led some factors such as the closeness to the work and living place of human beings to nature, small green spaces within the cities and their benefits for the people receive less attention in our time. Cities, as centers of man's activities and life, in order to keep their sustainability have no way but to accept the structure and they have no function affected by natural systems. Here, urban green spaces, as the vital and inseparable part of the cities' unified form in their metabolism, have basic roles and their shortage can cause serious disorders in the lives of the cities. Public green spaces have a significant impact in improving the life quality of the citizens, liveliness and the beautification of the city. With regard to these issues, it has been tried in this paper to analyze the mental and social impacts of urban green spaces on the improvement of the citizens' life quality and their roles in the beautification of urban spaces and their liveliness by using the attraction-repulsion pattern with an approach to green spaces and by analyzing case studies among the citizens. The results indicated that the citizens use green spaces mostly to have access to clean air, family entertainment, liveliness, being away from the pollutions and the smallness of their houses, walking, relieving their tiredness, running away from their routine lives, etc. and these spaces have significant impact in the beautification of urban environments.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».