THE ROLE OF GREEN SPACES IN ENHANCING RESIDENTS’ SUBJECTIVE WELL-BEING IN URBAN COMMUNITIES
Notice bibliographique
Résumé
Urbanization has dramatically transformed the landscapes of cities worldwide, often resulting in a decline of natural environments and an increase in stressors that negatively impact residents' mental and emotional well-being. This paper investigates the role of green spaces—such as parks, gardens, and recreational areas—in enhancing the subjective well-being of residents in urban communities. Through a mixed-methods research design, the study combines quantitative and qualitative approaches to explore how the availability and quality of green spaces influence life satisfaction, stress reduction, and social connectivity among community members. The quantitative component involves surveys distributed across diverse urban neighborhoods, assessing subjective well-being using standardized measures and evaluating green space characteristics through Geographic Information Systems (GIS). The qualitative component includes semi-structured interviews and focus groups that provide in-depth insights into residents' experiences and perceptions of green spaces. Findings indicate that access to high-quality green areas significantly contributes to improved mental health outcomes and fosters a sense of community belonging. The paper emphasizes the necessity of integrating green spaces into urban planning and policy to promote healthier, more resilient communities. By highlighting the multifaceted benefits of green spaces, this research aims to inform sustainable urban development practices that prioritize the well-being of urban residents.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».