Perception de l’effet restaurateur des environnements naturels et urbains en France
Notice bibliographique
Résumé
En France, l’urbanisation ne cesse de croître, conduisant ses habitants à avoir de moins en moins de contacts avec la nature et ses bienfaits. Il est donc impératif d'entreprendre des recherches sur les effets bénéfiques de la restauration offerte par les espaces naturels au sein du pays, dans le but de favoriser la santé mentale de ses résidents. Une enquête en ligne a permis à 320 français d’évaluer quatre types de milieux : les espaces naturels « citadins » au cœur des villes, les espaces présentant un mélange d'éléments naturels et urbains, les espaces strictement urbains ainsi que les espaces naturels situés en dehors des villes. Les variables étudiées portent sur les capacités restauratrices, les préférences environnementales, le bonheur procuré, la sécurité perçue ainsi que la volonté d’être dans le lieu. Les résultats montrent que les espaces naturels « citadins » sont préférés et jugés plus restaurateurs que les environnements mixtes et urbains. Plus un environnement comporte des éléments naturels et plus il est préféré et perçu comme restaurateur en favorisant la réduction du stress et en optimisant les capacités cognitives des individus. Cette étude confirme également que les préférences esthétiques peuvent servir d'indicateur quant au potentiel de restauration de l’environnement. Cette recherche met en évidence l'importance d'intégrer des espaces naturels au sein des villes, étant donné que leurs bienfaits pour la santé mentale se rapprochent de ceux offerts par les environnements naturels extérieurs à celles-ci et particulièrement propices à la restauration.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».