Children's Cognitive Perception of their Neighborhood: Reading the Cognitive Maps of Children from Al-Wihdat Palestinian Refugee Camp in Amman, Jordan
Notice bibliographique
Résumé
In urban spaces, children constitute a major segment of those growing up there, and children illustrate their ideas on the cities they live in, how they perceive their neighborhoods as users of the urban environment. Their drawings can be seen as and interpreted as cognitive maps, and can serve as an important source for today's urban designers, architects, educators, and government officials. The cognitive maps of children are not only some visual productions but are also imbued with the realties and objects of everyday life, like an organically designed textile. There is a relative lack of studies on the children's relationship with their particular urban space and its range of elements. This study seeks in part to address that knowledge gap. Although reading cognitive drawings is, in fact, a psychological subject, as they contain cognitive perception of the space they engage with and are related to the external world, they are particularly of interest for the planners and designers creating and seeking to change and better that environment. Based on what the drawings display, what needs that human-focused urban design suggests as reflected in children's cognitie mapping will be interpreted in the scope of this study. The material for this research has been extracted from my 2004 doctoral dissertation and constitutes one of a series of four related papers in progress discussing children's outdoor environment using four different methodological approaches. This paper investigates and seeks to interpret the drawings of their environment by a selected number of students 10–14 years old from Al- Whidat Palestinian refugee camp in Amman, Jordan, their cognitive perception of that living environment and the unhealthy chaotic aspects of the city.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».