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Enregistrement W4320301678 · doi:10.32890/jbma2018.8.2.8805

Personal and Environment Factors Associated with Attraction to Tropical Urban Parks in Peninsular Malaysia

2018· article· en· W4320301678 sur OpenAlexaboutno aff
Huda Farhana Mohamad Muslim, Noor Azlin Yahya, Mohd Parid Mamat

Notice bibliographique

RevueJournal of Business Management and Accounting · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRecreationUrbanizationGeographyPublic parkUrban parkQuarter (Canadian coin)SocioeconomicsQuality (philosophy)AttractionResource (disambiguation)Environmental protectionEnvironmental planningEconomic growthEcologySociologyArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is increasing demand for urban parks as recreational areas amidst urbanization in Malaysia. Urban parks are the most readily accessible resource for interactions with nature across multi groups in many urban cities, including tropical cities. This paper reports a research conducted in 2013/2014 to determine the overall quality of visits and park users’ level of motivations in selected six public parks in Peninsular Malaysia. The result of this study which examined 2,139 park users’ in 2013/2014 level of motivation and overall quality of visit in selected six public parks in Peninsular Malaysia and the result shows that about three quarter of the users are youths between 17 and 36 years old. For the quality of visit attributes, park users rated “nature and environment” as the highest dimensions with mean score (M = 4.11). The statistical analysis showed that element of shadiness as an important factor for nature motivation. The common shadiness element experienced by urban park users were considered to be unique landscape and significantly different from Western and developed countries

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,331

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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