Disgust sensitivity and perceptions of urban density and densification
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper examines whether urban density perceptions are associated with disgust. Understanding variation in density perceptions is important as densification is increasingly proposed as an urban intervention due to growing awareness of the impacts of climate change and sprawl. Design/methodology/approach The study was conducted in a decision science laboratory, with participants responding to two visual preference surveys and two narrative scenarios. Participants’ disgust sensitivity was empirically assessed using the revised disgust scale (DS-R), a questionnaire widely used to measure disgust. The research question is whether there is an association between disgust and density perceptions. The paper draws on historical examples to argue that disgust is conceptually relevant to attitudes towards density. Findings The results show statistically significant associations between disgust and some density measures. Participants with higher disgust sensitivity found the highest density images shown significantly less appealing and found less crowded outdoor settings more appealing. This suggests that settings involving high densities or a feeling of crowding may elicit more negative responses from those with higher disgust sensitivity. The paper concludes that disgust may be an overlooked consideration for urban planners, designers and policymakers. Originality/value There has been little study of the relationship between disgust and density perceptions. The findings serve as a call for further research on how emotions, including disgust, affect responses to density and other built environment features. Too little attention has been given to emotions’ role in urban planning and design and these fields can benefit from greater dialogue with insights from psychology and the behavioural sciences.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».