From sense of place to visualization of place: examining people-place relationships for insight on developing geovisualizations
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Effective resource planning incorporates people-place relationships, allowing these efforts to be inclusive of the different local beliefs, interests, activities and needs. 'Geovisualizations' can serve as potentially powerful tools for facilitating 'place-conscious' resource planning, as they can be developed with high degrees of realism and accuracy, allowing people to recognize and relate to them as 'real places'. However, little research has been done on this potential, and the place-based applications of these visual tools are poorly understood. This study takes steps toward addressing this gap by exploring the relationship between sense of place and 'visualization of place'. Residents of the Capital Regional District of BC, Canada, were surveyed about their relationship with local coastal places, concerns for the coast, and how they mentally visualize these places. Factor analysis identified four sense of place dimensions - nature protection values, community and economic well-being values, place identity and place dependence, and four coastal concerns dimensions - ecological, private opportunities, public space and boating impacts. Visualization data were coded and treated as dependent variables in a series of logistic regressions that used sense of place and coastal concerns dimensions as predictors. Results indicated that different aspects of sense of place and (to a lesser degree) concerns for places influence the types of elements people include in their mental visualization of place. In addition, sense of place influenced the position and perspective people assume in these visualizations. These findings suggest that key visual elements and perspectives speak to different place relationships, which has implications for developing and using geovisualizations in terms of what elements should be included in tools and (if appropriate) depicted as affected by potential management or development scenarios.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle