Notice bibliographique
Résumé
The relationship between health and urban design are complex because of the multiple elements, which play different roles in the city system.Indeed, urban happiness, liveability and health are concepts, which in the last years are become always more present in the urban planning studies.Although many theories agree on the benefits that people derive from factors such as green place, quality public space, safe place, social connectedness and clean air, it is not easy to assume and demonstrate that these improve liveability, happiness and then health.Many cities are playing their attractiveness and competitiveness on these elements and current indexes report the ranking of cities which are the most happy, liveable or healthy on the basis of factors in continuous change.In this way is difficult to understand what are the real reasons of success of certain places or cities and what to do to make a city liveable.Although it does not exist a unique recipe, it is possible to identify a mix of ingredients -with the right proportions -which is capable if not of guaranteeing at least strongly contributing to the creation and success of a healthy place.Starting from these premises, aim of this work is to illustrate the more recent theories on healthy and happy places and the original Ecoliv@ble+ design method, carried out in the framework of a CNR research project.The method aims at: identifying sustainable urban health, liveability and happiness from the user's point of view; identifying design interventions to enhance or create these factors.By way of example, the case study of Coal Harbour in Vancouver and relative observation complete the paper.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 ».