Simulations of urban pedestrians and pedestrian impact analysis on creating sense of belonging to place using space syntax method (Case study: Rasht urban pedestrian)
محل انتشار: فصلنامه جغرافیا و توسعه فضایی، دوره: 1، شماره: 1
سال انتشار: 1397
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 165
فایل این مقاله در 14 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_GSD-1-1_002
تاریخ نمایه سازی: 10 مرداد 1402
چکیده مقاله:
The existence of urban open spaces that have a quality of meaning in their bodies; reinforces social and cultural encounters among society and thus creates a sense of belonging to the place. The main objective of this research is the pedestrian impact analysis on people's sense of belonging using simulation method. To achieve this, the research strategy is quantitative-qualitative. Data analysis has been done using the Space Syntax method in the Rasht urban pedestrian. In this method, the city map has been analyzed in the UCL Depth Map ۱۰ software. The data have shown that the sense of belonging in simulating the urban pedestrian pathway, a legibility factor that influences the formation of a sense of security and ultimately reinforcing the sense of belonging has correlation coefficient below ۰.۴ and also in the context of analyzing whole-part integration (radius of ۳ km) correlation coefficient (R۲) is ۰.۴۶ indicating the moderate presence of these parameters within the scope of the study. As a result, to enhance conceptual quality of this route requires attention and review in the design of this pedestrian.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
نیلوفر جنت پور
MSc student, Department of Architecture, Islamic Azad University of Rasht, Gilan Iran.
- -
Assistant Professor, Department of Architecture and Art, University of Guilan, Gilan Iran.
- -
Assistant Professor, Department of Architecture, Islamic Azad University of Rasht, Gilan Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :