Identifying and Prioritising Public Space Demands in Historic Districts: Perspectives from Tourists and Local Residents in Yangzhou
Notice bibliographique
Résumé
With the ongoing advancement of urban renewal and cultural tourism, public spaces within historic cultural districts face dual challenges of structural complexity and diverse user demands. There is an urgent need to establish a scientific, user-oriented evaluation system to enhance spatial quality and user satisfaction. This study takes the Nanhesha Historic and Cultural Quarter in Yangzhou as a case study, focusing on two primary user groups: tourists and local residents. Employing semi-structured interviews and grounded theory, it distils a demand evaluation framework comprising four dimensions—spatial structure, environmental perception, socio-cultural aspects, and facility systems—with a total of 21 indicators. Subsequently, employing the Delphi method, experts were invited to refine the indicators through two rounds of deliberation. The Kano model was then applied to classify the demand attributes of different groups, identifying five common demands and sixteen differentiated demands. These were categorised into three sensitivity levels. Further integrating the Satisfaction Increment Index (SII), Dissatisfaction Decrement Index (DDI), and sensitivity values, a two-dimensional prioritisation model was constructed. This yielded a unified three-tier priority system alongside independent ranking frameworks for each user group. Findings reveal that visitors prioritise immediate experiential attributes such as spatial accessibility, appropriate scale, and environmental cleanliness, whereas residents favour long-term usage-oriented aspects including cultural expression, convenient facilities, and climate adaptability. This research not only enriches the theoretical framework for studying public space perception in historic cultural districts but also provides actionable evaluation criteria and practical pathways for multi-stakeholder spatial optimisation design. It offers guidance for the high-quality, refined development of public spaces within historic quarters.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».