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Record W3179391812 · doi:10.4000/vertigo.31380

Mesures des plaisirs sensoriels des visiteurs du jardin botanique d’Alger au cours des journées chaudes

2021· article· fr· W3179391812 on OpenAlexvenueno aff
Tarik Atik, Aicha Boussoualim, Karima Mehaoued

Bibliographic record

VenueVertigO · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldEnvironmental Science
TopicUrban Green Space and Health
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsChemistryArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Se balader dans les jardins en période estivale est une distraction appréciée par de nombreuses personnes, en raison des plaisirs sensoriels éprouvés et du microclimat rafraichi de ces espaces. Le jardin botanique d’Alger connait cet engouement par de nombreux visiteurs en quête de nature et de contentement. Cependant, quelle serait l’influence des différents paramètres sensoriels en bien-être des promeneurs durant les journées chaudes de l’été ? Le présent article s’intéresse à l’étude des alliesthésies des visiteurs d’un jardin botanique, en tant qu’émotions positives ayant une importante contribution en bien-être subjectif. Cet apport a été étudié en utilisant les techniques de l’observation, les enquêtes, les tests d’auto-évaluation. Une attention particulière a été portée à l’alliesthésie thermique pour le contexte des journées chaudes. De ce fait, les mesures climatiques ont été menées et croisées avec les résultats des tests d’auto-évaluation, et des parcours commentés. Cette recherche a permis de proposer un indice de bien-être subjectif basé sur l’état des plaisirs multi-sensoriels, et de présenter une carte des alliesthésies thermiques. Les résultats ont montré différentes appréciations des plaisirs sensoriels dans les espaces étudiés du jardin, ce qui a influencé l’évaluation de leurs indices de bien-être subjectif

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.011
Threshold uncertainty score0.022

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.273
Teacher spread0.250 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2021
Admission routes1
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