Leveraging Design Thinking in Park Planning to Promote Low-Carbon Behavior: A Case of Changsha Yanghu Wetland Park in China
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the role of behavioral stimulation, environmental attraction, and facility experience in influencing low-carbon park design, visitor awareness, sustainable behavior, and design satisfaction.Using Changsha Yanghu Wetland Park in China as a case study, the research examines how urban parks can promote sustainability through effective design strategies.A cross-sectional survey was conducted among 510 participants, including park visitors, local community members, and online respondents.Data was collected using a structured questionnaire with validated measurement scales from past research.structural equation modeling (SEM) was performed using AMOS to analyze the relationships between key variables and assess the impact of behavioral, environmental, and facility-related factors on low-carbon park design.Results confirm that behavioral stimulation, environmental attraction, and facility experience significantly enhance low-carbon park design, fostering visitor awareness, sustainable behavior, and overall design satisfaction.The study highlights how sustainable infrastructure, interactive experiences, and environmental aesthetics contribute to eco-conscious engagement in urban green spaces.This research contributes to urban sustainability and environmental psychology by integrating design thinking principles into low-carbon park planning.The findings offer practical insights for urban planners, policymakers, and environmental organizations, emphasizing the need for behaviorally informed, eco-friendly park designs to promote sustainable urban development.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».