Do Local Landscape Elements Enhance Individuals’ Place Attachment to New Environments? A Cross-Regional Comparative Study in China
Notice bibliographique
Résumé
Globalization and urbanization have made many Chinese cities lose their distinct characteristics and have led to emotional sense of loss for individuals. Place attachment, as encompassing place dependence and place identity, is the positive emotion that describes the psychological connections between people and a certain place. Many studies have indicated that people develop place attachment toward a certain place by long-term interaction with that place. However, few studies have demonstrated that place attachment might also be evoked by a landscape that looks familiar, but with which a person has not had long-term interactions. It is important to understand the role of place attachment in urban design, as neglecting place attachment can have a negative impact on the outcomes of urban planning and urban design. In this study we explored the contributions of local landscape elements to people’s place attachment to a new physical environment by means of a cross-regional comparative study. Three groups of respondents living in three different areas of China were chosen, and a photo-based approach was used to examine the association between local landscape elements and place attachment. The results indicate, first, that local landscapes positively contribute to residents’ place attachment. Next, an individual’s place attachment to new environments can be enhanced by adding familiar local landscape elements. Findings suggest that planners and designers can build stronger place attachment by integrating landscape elements that are familiar to people. This can have implications, for example, when creating links between newcomers and the new environments to which they have moved.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».