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Enregistrement W4405954657 · doi:10.1016/j.geoforum.2024.104200

Rhythmanalysis of pedestrian streets in Hanoi: A spatial–temporal reading of public spaces

2024· article· en· W4405954657 sur OpenAlexafffund
Huu Lieu Dang, Julie‐Anne Boudreau

Notice bibliographique

RevueGeoforum · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueVietnamese History and Culture Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPedestrianReading (process)GeographyRegional scienceEconomic geographyPolitical scienceArchaeologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Streetspace reallocation has been drawing considerable attention from city governments and practitioners, especially since the COVID-19 pandemic. Over the last ten years in Vietnam, pedestrianization has rapidly been adopted by many cities across the country. Despite this, there is still a gap in our understanding of how pedestrianization is conceived and used in Vietnam and in other parts of the Global South, where high population densities and informal economic activities shape urban public spaces. Our research explored how pedestrian streets are imagined, used, and negotiated by different user groups (planners, locals, informal vendors, and visitors) in downtown Hanoi. Drawing on rhythmanalysis (Lefebvre, 1992), our conceptual framework included analyses of the street’s usage as well as socio-political aspects of rhythms. We conducted systemic observations of the pedestrian street in the spring of 2022 and 70 in-depth interviews in the summer of 2022. This research enriches the conceptualization of rhythms by introducing the dominant-adapting-dominated rhythms triad, which uncovers a network of power dynamics that limit informal-sector street vendors’ access to public spaces. By characterizing street sectors based on magnitude and types of rhythms, we demonstrate the methodological significance of rythmanalysis. Our findings offer valuable insights for policymakers and designers seeking to create more inclusive pedestrian streets.

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)0,001
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,592
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,272 · 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'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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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