A Causal Analysis of the Sense of Community for High-rise Residents in Bangkok Metropolitan Area
Notice bibliographique
Résumé
This multidisciplinary research focuses on investigating the environmental-psychological causality of the sense of community among high-rise housing's residents. The cross-sectional survey had been conducted in six different zones of Bangkok metropolitan area by employing the multi-stage sampling technique. Correspondingly, the 1,206 participants living in eighteen residential high-rises responded to the personal and environmental psychological (PEP) questionnaire, whereas, the physical conditions of the buildings were examined and evaluated by utilizing a non-participant observation along with the physical environmental (PE) assessment. The multiple linear regression analysis was a major approach applied for analyzing and endorsing the causal effects of the independent variables on the sense of community of the respondents, which was measured in a rating-scale type. The set of independent variables were classified into five categories, namely, (a) urban and community factors, (b) architectural factors, (c) personal attributes and dwelling behavioral factors, (d) personal psychological factors, and (e) environmental-psychological factors. The predictive model identified ten determinants that significantly dominated the variance of the sense of community at the 95% confidence interval (significance level of .05). Regarding the final regression equation, it revealed that the communal character of the building, social capital and participation, mental health condition, relationship with neighbors, and privacy satisfaction were the factors that enhanced the high-rise residents' sense of community. On the contrary, population density, the defensible character of the building, the privacy-supportive character of the building, introvert personality of the residents, and the average of safety concern were the factors that negatively influence their sense of community.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».