Modeling Both the Space and Place of Coastal Environments: Exploring an Approach for Developing Realistic Geovisualizations of Coastal Places
Notice bibliographique
Résumé
Effective coastal planning incorporates the variety of user needs, values, and interests associated with coastal environments. This requires understanding how people relate to coastal environments as ‘places’, imbued with values and meanings, and accordingly, tools that can capture place and connect with people’s ‘sense of place’ have the potential for supporting effective coastal management strategies. Realistic, immersive geographical visualizations, i.e., geovisualizations, theoretically hold potential to serve such a role in coastal planning; however, significant research gaps exist around this application context. Firstly, place theory and geovisualizations are rarely explicitly linked in the same studies, leaving questions around how to model ‘coastal place', as well as coastal space. Secondly, geovisualization work has focused on terrestrial environments, and research on how to realistically model coastal places is currently in its infancy. The current study addresses the research gaps by developing a coastal geovisualization under place-based considerations, and then examining its capacity as a tool for connecting with people’s sense of place. The research uses Sidney Spit in the Gulf Islands National Park Reserve (BC, Canada) as a study site, and a geovisualization was developed using a combination of ArcGIS, Adobe Photoshop, Trimble SketchUp, and Unity3D. Focus groups were assembled involving Parks Canada staff and Greater Victoria Area residents, and the geovisualization was assessed in terms of its representation of a real-world coastal place and ability for connecting with sense of place. Findings from the study indicate that the presence certain elements in coastal geovisualizations can contribute to realism and sense of place, such as people, dogs, birds, marine life, vegetation, and boats; however, simultaneously, deficiencies in numbers and varieties of these elements can detract from realism and sense of place. In addition, incorporation of soundscape and viewshed elements both demonstrated as significant to the tool’s ability to connect with sense of place, with the latter potentially being more significant among those with higher familiarity with the real-world place. Beach textures were also found to be important for the geovisualization’s ability to connect with sense of place; however, this ability can be compromised when running versions of the tool with lower graphical resolution.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».