A comparative study of the perception of traditional villages between different media
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, more and more people choose to go to the traditional villages with beautiful scenery and relaxing atmosphere to relax and relieve stress due to the unique cultural background and environmental atmosphere of the traditional villages, which well met the public's aesthetic value of the landscape environment. Previous research has primarily focuses on traditional villages' history, cultural background, rural land planning, traditional ancient architecture and other directions. However, relatively few studies have explored the public perception of the traditional village landscape. Existing studies are usually limited to a single-field study or laboratory study, and the medium used to show the village landscape remain relatively simple. Therefore, this study investigates the perceptions of traditional village landscape space using an experimental approach. It examines how subjects perceive landscapes using two-dimensional (2D) displays, three-dimensional (3D) VR displays, and five media representing landscapes: real scenes, photographs, videos, 2D panoramas, and 3D panoramas. The advantages, limitations, and feasibilities of various combinations of media and medium representations are analyzed to determine the optimal methods for landscape perception and evaluation. The results demonstrate that the medium combination significantly influences landscape evaluations by affecting the subjects' perceptions. The degree of landscape perception is a highly significant mediating factor. The combination of 3D displays of 720° panoramas provides the best agreement between laboratory-based findings and real-world environments, regardless of the media type. This paper summarizes the data of public perception of village landscape under various media, compares and analyzes the results, and aim to provide the most suitable research reference scheme for future studies in related fields.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».