The evaluation of urban spatial quality and utility trade-offs for Post-COVID working preferences: a case study of Hong Kong
Notice bibliographique
Résumé
The formation of urban districts and the appeal of densely populated areas reflect a spatial equilibrium in which workers migrate to locations with greater urban vitality but diminished environmental qualities. However, the pandemic and associated health concerns have accelerated remote and hybrid work modes, altered people's sense of place and appreciation of urban density, and transformed perceptions of desirable places to live and work. This study presents a systematic method for evaluating the trade-offs between perceived urban environmental qualities and urban amenities by analysing post-pandemic urban residence preferences. By evaluating neighbourhood Street View Imagery (SVI) and urban amenity data, such as park sizes, the study collects subjective opinions from surveys on two working conditions (work-from-office or from-home). On this basis, several Machine Learning (ML) models were trained to predict the preference scores for both work modes. In light of the complexity of work-from-home preferences, the results demonstrate that the method predicts work-from-office scores with greater precision. In the post-pandemic era, the research aims to shed light on the development of a valuable instrument for driving and evaluating urban design strategies based on the potential self-organisation of work-life patterns and social profiles in designated neighbourhoods.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».