Evaluation-perception of site attributes and plant species selection in the public urban green space of a compact city
Notice bibliographique
Résumé
Understanding citizens’ evaluation of public urban green space (UGS) attributes and plant species features can inform greenspace design to meet public expectations. This study evaluated the public’s responses to UGS attributes and plant species in Hong Kong using a questionnaire survey of 827 adult respondents. Principal component analysis followed by cluster analysis were applied to analyze the data. The respondents were differentiated into three groups (ecological, eclectic, and pragmatic users) based on the evaluations of UGS attributes. Additionally, three clusters (conservation supporters, all-round perfectionists, and safety defenders) were classified based on evaluating plant species features. Plant knowledge and gender were the main factors associated with respondents’ evaluation profiles. Respondents with different expectations of UGS attributes harbored different evaluations of plant species features. The respondent groups agreed unanimously that similar plant species composition was deployed across UGS sites in Hong Kong. Respondents attaching importance to the conservation value of plant species (i.e., “conservation supporters”) were more concerned about plant species selection. The conservation supporters were dissatisfied with the current plant selection strategy. A zonation strategy for large UGS could cater to a broad range of user demands and create a socially-inclusive venue for residents. Alternatively, a collection of small UGS in a given district can cover a range of functions. The findings could inform a modified approach to UGS design and plant selection to satisfy the residents’ disparate expectations and needs.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».