The Social and the Impact of COVID-19 on Social Behavior in Streets of Amman, Jordan
Notice bibliographique
Résumé
Governments around the world enforced many restrictions according to the recommendations of the World Health Organization (WHO) and tried very hard to minimize spread of epidemic in their countries. One of these restrictions is on using of public spaces that led to create new challenges to think about how we design public spaces and the way of using the most dynamic nearby spaces around us such as streets. The main objectives of this research are to measure the impact of COVID-19 on behavior of local community in public street. And to what extend changed of social behavior in public streets to compensation the absence of public spaces, where they became a breathing space for locals in Amman, Jordan. Also to addresses these questions which are focused on how the local community deals physically with the COVID-19 situation? And what are the changes that are done in their behavior to entertain themselves during the COVID-19 pandemic? Researchers carried out an analysis by using a mixed used approach; qualitative and quantitative methods through executing a questionnaire and a field observation of the study area which is selected. In conclusion, the results of the study showed that activities of local residents have changed between in the lockdown of COVID-19 pandemic and beyond whereas there has been more demand on active lifestyles which is continue after COVID-19 pandemic as new behavior of local residents. although the physical quality of the street are not design to meet new behavior.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».