The greener, the richer, the happier?——Spatial distribution and coupling analysis of urban green space and residents’ emotion based on social media data
Notice bibliographique
Résumé
• Utilizing SMD as a regional residents' emotional index, dividing into tendency and value. • Utilizing NDVI and RP quantify green space exposure and the degree of affluence in a region. • Positive emotions exhibit a greater concentration within high-resource urban regions. • A 1% rise in NDVI increases EV by 0.178%, while a 1% RP rise reduces EV by 0.109%. The emotional well-being and welfare of urban residents are intricately linked to their surrounding living environments. Urban development in China has progressively placed greater emphasis on the human settlement environment. And has introduced policies such as urban regeneration and low-carbon community construction, which are aimed at upgrading urban quality and improving the well-being of the people. An increasing amount of attention is being drawn by users, managers, and designers towards the design of urban green spaces that take into account the emotional considerations of the residents. The explosive growth of social media has presented novel opportunities to explore the correlation between residents’ emotions and urban green spaces. Research on the traditional correlation between urban green spaces and residents’ emotions has been constrained by limited individual sample sizes, resulting in a generally narrow research scope and a relatively homogeneous set of factors considered. This study, taking the urban area of Hangzhou as a case study, investigates the relationship between NDVI, residential prices, and emotional value at the city scale. Through the application of the Coupling Coordination Degree Model and the Mediation Effect Model, the study specifically focuses on the efficiency and fairness of urban green space distribution. The findings reveal that the emotional value within the study area spans from −8 to 19, with positive emotions comprising 49.73% of the total. However, these emotions exhibit a scattered spatial distribution. The mediation effect analysis reveals that an increase in NDVI by 1% leads to a 0.178% growth in emotional value, while a rise by 1% in residential prices decreases in emotional value by 0.109%. By leveraging social media data as evidence has provided a fresh research perspective on the developmental trajectory of green spaces. It has also discovered that enhancing the quality and functionality of green spaces can boost urban well-being, offering valuable guidance to planners in the context of park city.
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 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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».