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Enregistrement W4407419584 · doi:10.3389/frcha.2025.1506392

Exploring the restorativeness of different hydrodynamic landscapes in world natural heritage sites

2025· article· en· W4407419584 sur OpenAlexaff
Ping Zhang, Tongyao Zhang, Zexuan Chen, Qianyi He, Ke Luo, Jinpeng Li, Yanbin Yang, Qingjie Zhang, Xuan Wang, Limin Han, Mingze Chen, Xueqiu He, Saixin Cao, Xiaoqing Xu, Guangyu Wang, Xi Li

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Child and Adolescent Psychiatry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNatural (archaeology)SoundscapeBiodiversityPerceptionVegetation (pathology)Natural heritageEcologyCultural heritageWorld heritageGeographyEnvironmental resource managementEnvironmental scienceTourismPsychologyGeologyArchaeologySound (geography)BiologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Audiovisual environmental perception has been the focus of numerous empirical studies. This study employs virtual reality (VR) to explore how different hydrodynamic waterscapes in Jiuzhaigou World Natural Heritage Site affect physiological and psychological restoration in youth. According to the results, audiovisual interactions, particularly with water sounds and birdsongs, significantly enhance physiological restoration compared to visuals alone. High-intensity hydrodynamic landscapes, regardless of birdsongs, exhibit the highest physiological restoration. There is a linearly positive correlation between physiological restorativeness and hydrodynamic landscapes. Medium-intensity hydrodynamic landscapes with rich forms are most psychologically restorative. In low-medium-intensity settings, visuals contribute more to psychological restoration than soundscapes. It is further found that waterscapes rich in flora and fauna feature a higher level of biodiversity. In the waterscapes with both elements of vegetation and water, the restorativeness of plant and animal resources is greater than that of water. This work highlights the need to focus on the application of different hydrodynamic landscapes in urban areas and the conservation of World Heritage Sites.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,777

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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