A Quality Assessment Directory for Evaluating Multi-functional Public Spaces
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Public spaces facilitate opportunities for social interaction and promote social life. The social-spatial complexity of public spaces can be explored through the relationship between built forms and users’ daily social activities. The contemporary needs of users have retrofitted or replaced the controversial public spaces such as streets, depriving the prime function of sustaining and facilitating social life. Thus, any factors influencing users’ social/public life impact the quality of public spaces. Also, contextualization and definition of public spaces necessitate an evaluation of their quality. The lack of a quality assessment directory (QAD) for evaluating multi-functional public spaces motivated us to address it. To achieve the aim, this research has conducted a systematic literature review applying the content analysis to explore the principles and indicators influencing and enhancing social interactions in multi-functional public space design and then performed a normalization analysis to measure the weight of each indicator. The QAD constitutes five criteria (C1 – Inclusiveness, C2 – Desirable activities, C3 – Comfort, C4 – Safety, C5 – Pleasurability), and forty-two (42) embedded sub-criteria. The research found that Inclusiveness ( Wn C1 = 4.38) and Pleasurability ( Wn C2 = 3.88) have received the highest weights. Also, the research found that the sub-criteria ‘Physical/visual connection or openness to adjacent spaces’ ( Wn Sc.4.1 = 1.00), ‘Users of diverse ages’ and ‘Community gathering third places’ ( Wn = 0.750) have received the highest weights. Using such a QAD, urban professionals can quantify the effectiveness and efficiency of public spaces’ environmental and physical qualities in promoting social interactions and sociability.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».