Perceived impact of meteorological conditions on the use of public space in winter settlements
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to assess the impact of meteorological conditions on the use of public space in Scandinavia and Canada. Between September 21 and December 18, 2017, a cross-sectional online survey 'EAMQ-Climate: space' was distributed via web-based platforms. Survey responses were received from 361 residents (258 people from Scandinavia and 103 from Canada). The relative impact of the meteorological determinants on the use of public space was calculated, and a factor analysis was performed. Disparities between Canada and Scandinavia as well as between the climate zones represented were analysed using ANOVA. Overall results showed that the most significant meteorological enablers for the use of outdoor public spaces in winter were solar gain, snowfall and snow-covered surfaces. The main barriers were slush-covered and icy surfaces, rainfall and darkness. Wind and cold were conditions with less influence. The impact of rain and ice, however, differed between climatic zones. It was also established that, when addressing the meteorological impact on avoiding the use of public spaces in winter, it is vital to discriminate between conditions related to a) the ground surface and b) ambient conditions, as well as the particular significance of c) snow and sun, and d) darkness. For the design of public space in winter cities, we conclude that designers need to focus on a wider range of weather conditions than sun, wind and cold, and include snow, rainfall, slushy and icy ground and poor visibility. The study suggests that winter public space has a higher climatic design requirement to be successful than streets and pathways that are mainly used for soft mobility.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 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 ».