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Enregistrement W3121462478 · doi:10.1080/01944363.2020.1846597

The Impact of Residential Densification on Perceptions of Public Space

2021· article· en· W3121462478 sur OpenAlexfundno aff
Jordi Honey‐Rosés, Oscar Zapata

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Planning Association · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésRealmPedestrianPublic spacePerceptionQuality (philosophy)SustainabilitySpace (punctuation)Urban designPublic open spaceEnvironmental planningBusinessUrban densityGeographyUrban planningMarketingCivil engineeringPsychologyArchitectural engineeringEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problem, research strategy, and findings City leaders are under pressure to increase urban residential density to provide affordable housing and meet sustainability objectives. Yet despite the advantages of urban densification, communities throughout North America persistently oppose new developments and housing projects in their neighborhoods. The impact of residential densification on the quality of life for existing residents is ambiguous. In this study we focus on measuring the impact of one key aspect of urban densification: the perceived quality of public space. We use an experimental design to increase pedestrians and stationary users in a pedestrianized green street for randomly selected periods over 3 weeks. We collected surveys with and without our pedestrian treatment and find that adding users to a residential street decreased the perceived quality of the space overall. The changes in perceptions were small yet significant and illustrate the real tradeoffs that planners must consider when increasing urban density in cities, especially in lower density residential communities.Takeaway for practice Increasing the number of public users in a residential neighborhood may slightly decrease the perceived quality of the public space. Women’s perceptions differ from those of men, and women are more sensitive to the addition of public users. We illustrate how planners may use public life experiments to anticipate how the public might respond to future changes in the public realm.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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