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Enregistrement W4385423326 · doi:10.18280/ijsdp.180716

Assessing the Transformation of the Social Role of Public Parks During the COVID-19 Pandemic (The Case Study of King Husain Park in Amman)

2023· article· en· W4385423326 sur OpenAlexvenueno aff
Bushra Zalloom

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesZarqa University
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakGeographySevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Environmental planningPublic parkPublic healthVirologyPolitical scienceEnvironmental resource managementBiologyEnvironmental scienceMedicineOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In early 2020, COVID-19 rapidly swept across the globe, significantly impacting human behavior.While a few studies worldwide have assessed the transformation of public parks' roles during this period, this subject has remained unexplored in Jordan.This study aims to investigate the transformation of the social role of public parks during the pandemic, focusing on King Husain Park in Amman.This transformation was assessed by using four social variables that contribute to creating successful public parks: social infrastructure, sociocultural value and attractiveness, lifestyle and sociability, and social capital.A mixed-methods approach was adopted for a better understanding of this transformation, involving field observations and an online questionnaire to assess the pandemic's impacts on the park's social role.The results showed that the park's role as a social integrator was limited during 2020 and 2021 due to repeated lockdowns.The findings revealed that the pandemic had extensive impacts on the social role of public parks compared to non-pandemic periods.The study confirmed that creating sociable parks is a critical issue, as they must cater to the community's needs throughout various circumstances.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,285 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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