Factors Influencing Natural and Cultural Soundscape Interactions on Perceptual Experiences in Forested–Historical Interface Areas
Notice bibliographique
Résumé
The quality of the soundscape in historical districts is receiving increasing attention from urban governments due to its significant potential to highlight historical characteristics and enhance the acoustic environment of urban areas. However, there is still a lack of research on the relationship between natural and cultural soundscapes as they interact in historic areas. Using the historical area of Wuhou Shrine Museum in Chengdu as a case study, this study analyzed the differences in sound levels, sound source recognition, and subjective perception between two distinct spatial types: the historical street and adjacent urban forest. Additionally, structural equation modeling (SEM) was employed to explore the impact of sound source recognition and sound levels on subjective perception. The results reveal the following: (1) The soundscape interaction between the historical street and the adjacent urban forest exhibits a conflicting relationship, with cultural and natural soundscapes struggling to coexist harmoniously. (2) Within the historical region, L10 has the strongest effect on subjective evaluation, while L90 has the weakest. (3) Quietness is not always positively correlated with comfort and pleasure, indicating that a tranquil environment does not necessarily enhance pleasantness. These findings provide differentiated soundscape optimization strategies tailored to historical areas.
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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 | 0,001 |
| 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 ».