Revisiting Public Space Transformations from a Sonic Perspective during the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic has changed how people relate to and use outdoor spaces, particularly in densely populated areas. We investigate the transformations that took place during the 2020 lockdown and the first post-lockdown summer, with an emphasis on changes to the sound environment, in the context of a mixed-use central neighbourhood in Montreal (Plateau-Mont-Royal), Canada. Semi-structured interviews with thirteen residents, conducted in autumn 2020, showed how restrictions on the use of indoor spaces, including a ban on indoor gatherings, coupled with the transformation of home environments into work, study, and relaxation spaces drove Montreal residents to engage more with outdoor public spaces in their neighbourhoods. This resulted in extended uses in terms of area, activities, duration of stay and even time of use, and in new uses for activities once restricted to indoor spaces (e.g. family meals, celebrations). Sound played a critical role in these public space transformations, as the diversity of uses and activities brought back the sounds of human activity and even encouraged a sense of 'normality': a safe and shared form of coming together that had been lost following the COVID-19 lockdown. The study highlighted the diverse, extended roles that (outdoor) public spaces can play in everyday urban life, beyond just providing access to quiet and the sonic consequences of this use in reinforcing previously paused forms of public life. Furthermore, intentional forms of transformations of spaces, like pedestrianizations, offer flexible amenities, impromptu musical performances and organized socializing space and ful filled roles previously satisfied by third places and effectively became temporary 'fourth places'. These findings provide grounds for reimagining the future of public spaces – not only in urban practice but also in the social imaginary, especially in relation to temporary interventions and programming, as well as promoting positive sound outcomes in public spaces.
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 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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,017 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».