Les espaces verts urbains : étude exploratoire des pratiques et du ressenti des usagers
Bibliographic record
Abstract
De nos jours la végétation, par opposition au minéral, occupe une place importante dans le tissu urbain des villes occidentales. Elle est de plus en plus désirée par les urbains pour leur permettre de supporter la ville, de l'accepter dans leurs pratiques et usages quotidiens. Les espaces verts sont des lieux de détente et de récréation, prisés par les citadins (Emelianoff, 2007; Da Cunha, 2009). Les apports de la végétation sont indéniables : elle est une source de bien-être et de plaisir, et son pouvoir apaisant contribue à la réduction de certains maux urbains comme la pollution de l'eau et de l'air ou l'îlot de chaleur urbain. (Akbari, 2002; Nowak et al., 2006; Matusoka et al., 2008). Si 7 Français sur 10 choisissent aujourd'hui leur lieu de vie en fonction de la présence d'espace vert à proximité de leur habitation (UNEP, 2008), les raisons de cet engouement sont diverses : relaxation, rencontre des autres habitants ou pratique d'un sport ou d'une activité récréative (Sanesi et al., 2006). D'après une enquête menée sur les pratiques et le ressenti de visiteurs de trois parcs urbains nantais et auprès d'habitants d'un quartier durable d'Angers, il en ressort une volonté réelle des usagers de faire une coupure avec la ville, de se retrouver dans un endroit calme ou de pratiquer une activité. L'ambiance du parc (entretenu/sauvage) ne semble pas avoir d'influence sur le ressenti des usagers. Ces résultats permettent de cerner les demandes de nature pour pouvoir mieux y répondre lors de futurs aménagements urbains.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".