The Impact on Shaping Mental Maps of the Urban Typology, in the Context of Transportation Network; Toronto
Notice bibliographique
Résumé
A mental map is also described asa mental model that is formed in the minds of users, which, in basis, providesway and direction finding. A mental map summarizes all icons the user has inmind about a place. Studies show that mental maps areformed based on environmental characteristics as well as the user’scharacteristics. This study approaches the effects of topography and itsconsequent environmental features, such as transportation networks, on mentalmap typology. Appleyard defends, that the usersperceive the environment by the transportation system and therefore a mental mapof an environment is shaped by its transportation system. In his research, hedescribes the types of mental maps based on this survey, and additionalresearch conducted on mental maps also supports these findings. However, it wasdetermined that, in settlements, formed organically by topography and thesettlement culture, with difficult to grasp transportation networks, the mentalmaps were forming according to easy landmarks instead of the transportationsystems. In this study, various findingsrelated to the mental map research has been tested on a gridiron layout set ona flat surface. The city of Toronto has been selected as a case study becauseof her gridiron transportation network laid out plain land. The research isbased on observation and a survey which contains written and drawingstatements, and was conducted in Toronto University. In this survey, theparticipants have been asked to draw Toronto’s mental map as well as to givesome personal information about themselves. The results have proved that thetransportation systems have an effect on the type of mental maps created in theusers’ minds.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».