Streetscape Design: Perceptions of Good Design and Determinants of Social Interaction
Notice bibliographique
Résumé
Historically, streets have provided both a means of livelihood and social support for its inhabitants. The emergence of the car dramatically shifted planning practices from the pedestrian, to the efficient movement of automobiles, resulting in the fragmentation and dispersion of communities. Current academic streetscape design guidelines focus on creating an aesthetically pleasing and functional street; however, these guidelines alone do not appear to foster strong community ties and social networks. A review of the place making literature identified that a number of factors can play a significant role in a user’s ability to secure a strong sense of place, place attachment and sense of community. This exploratory research analyzed place making literature and employed qualitative methods with observations and interviews of users in three streetscapes located in Vancouver, British Columbia; W 41st Ave, Commercial Drive and Fraser St. The resulting feedback obtained from this multiple case study approach has provided the basis upon which a user driven streetscape design visualization was created. It was then compared to a visualization based upon current academic design guidelines. Through an examination of this research, it became apparent that the design of a streetscape does influence the social interaction of its users. It was also discovered that the academic driven urban design guidelines do not fully reflect the preferences and social needs of its users. This research has helped to close the knowledge gap between the design of the physical form of our streets and the user’s preferences. Additionally, it has illustrated the essential role that place making principles should play in the design process. Current theories and concepts of streetscape design have since been expanded and now have the potential of creating more socially sustainable, vibrant streets.
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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 ».