How Vegetation Colorization Design Affects Urban Forest Aesthetic Preference and Visual Attention: An Eye-Tracking Study
Notice bibliographique
Résumé
The enhancement of the urban forest landscape through vegetation colorization has emerged as a continuous concern for urban managers in southern Chinese cities. However, the understanding of how designers can effectively select the appropriate form and intensity of colorization design to align with users’ aesthetic preferences remains limited. The process of visual perception is closely intertwined with eye movements. Employing visualization techniques, this research aims to investigate the impact of colorization design on aesthetic benefits and eye movements in urban forests, considering four intensities (slight, low, medium, and high) and three forms (aggregate, homogeneous, and random). A total of 183 participants (with an average age of 23.5 ± 2.5 years) were randomly assigned to three groups to assess the aesthetics score, while eye-tracking devices were utilized to record eye movement behaviors. The outcomes indicate that a homogeneous design form and a moderate intensity of landscaping yield higher scenic benefits for urban forests. In the case of canopy landscape, both the form and intensity of landscaping have a significant influence on urban forest aesthetics. The HCI with aggregate form showed the best marginal effect (1.313). In contrast, MCI showed the best marginal effect when the design form was random and homogeneous (1.438, 1.308). Furthermore, although the form and intensity of the colorization design significantly affect eye exploration, the perception of landscape aesthetics does not correlate with eye movements. These findings provide valuable insights for design policies aimed at promoting the urban forest landscape, while also contributing to the enrichment of research in landscape perception studies employing eye-tracking technology.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».