Hot stops, cool looks: Aesthetic solutions for thermal comfort at transit stops
Notice bibliographique
Résumé
Increased urban heat intensifies thermal discomfort, particularly in critical public spaces such as transit stops. This study investigated the predictors of transit users' thermal perceptions in Denver, Colorado—a semi-arid city. Sixty bus stops spanning a gradient of land cover compositions were selected for study. Micrometeorological data, including thermal comfort indices, were collected alongside survey responses from 77 users at 31 unique stops. Survey responses captured thermal sensation votes (TSV) and thermal comfort votes (TCV) as well as aesthetic preference votes (APV) of bus stop structure. Ordinal forest analysis revealed that for both TSV and TCV, aesthetic preferences and thermal comfort indices were the most influential predictors of transit user thermal perception. Multiple ordered logistic regression further demonstrated that, for TSV, higher APV was associated with lower odds of rating a thermal environment as hot (OR = 0.664, p < 0.002) while increased Physiological Equivalent Temperature (PET) raised these odds (OR = 1.101, p < 0.006). An interaction analysis demonstrated that APV significantly moderated the effect of PET on TCV (interaction OR = 1.040, p < 0.041), suggesting that aesthetic preferences are significantly correlated with an alleviation of thermal discomfort under high heat stress. Bivariate analyses further indicated that bus stops with greater tree canopy cover (OR = 1.032, p < 0.025) and higher visible vegetation view factors (OR = 10.350, p < 0.022) were more likely to be rated as aesthetically pleasing. These findings underscore the importance of aesthetic preferences in transit stop planning for urban heat resiliency.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,002 |
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 ».