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Enregistrement W3084200092 · doi:10.18280/ijsdp.150616

The Role of Placemaking Approach in Revitalising AL-ULA Heritage Site: Linkage and Access as Key Factors

2020· article· en· W3084200092 sur OpenAlexvenueno aff
Ahmed Mohamed Refaat Mohamed, Salwa Samarghandi, Haitham Samir, Mohammed Fadl Mohammed

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUrban Design and Spatial Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlacemakingKey (lock)Linkage (software)World heritageEnvironmental planningComputer scienceGeographyArchaeologyComputer securityArchitectureUrban designChemistryTourism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tourists visiting urban heritage sites are guided by constructed itineraries that are shaped by a coherent spatial structure. This article studies the shaping of these itineraries in the heritage city of Al-Ula, using space syntax technique. The main hypothesis is that a placemaking approach of a destination based on its specificities will be able to contribute to the tourism development and place attractiveness. Building on previously developed place-making models, this study focuses on how a well-accessed and linked heritage site can be modelled and evaluated via Space Syntax measures to improve the quality of tourists' spatial experience. As the use of space syntax was found to be a useful technique for analysing tourists' itineraries and the factors that affect it; This study uses it to suggest the most appropriate pedestrian walkway given the various constraints of the existing historic fabric and to identify multiple measures of a destination's assessment. These measures have been noted in the previously developed models. The adopted measures that address access & linkage parameters include connectivity, integration, choice, and legibility. The findings explain that the adoption of access & linkage parameters contribute to revitalising the place in the sense of connecting the entire heritage site and enhancing the visitors experience.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil0,310

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,221 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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