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dc.contributor.authorMaciel, Filipe Bassan Marinhopt_BR
dc.contributor.authorZampieri, Fabio Lúcio Lopespt_BR
dc.date.accessioned2021-07-02T04:25:06Zpt_BR
dc.date.issued2018pt_BR
dc.identifier.issn2182-7214pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/223090pt_BR
dc.description.abstractO objetivo do trabalho é identificar quais os atributos morfológicos configuracionais de maior correlação com a copresença no contexto sócio-espacial de dois loteamentos residenciais dispersos em Santa Maria (RS), Brasil. Por copresença, entende-se o conjunto de pessoas que estão juntas em determinado espaço. A metodologia é composta por: i) modelagem sintática axial e segmentada da área de estudo com diferentes raios; (ii) coleta da variável copresença categorizada em ‘pedestres em movimento’ e ‘pedestres estacionários’; e iii) cálculo dos coeficientes de correlação de Pearson entre copresença e variáveis sintáticas. Parte-se do seguinte questionamento: como a forma urbana explica a apropriação social dos espaços livres nos loteamentos dispersos? Os resultados mostraram que, embora os dois loteamentos tenham padrões diferenciados de copresença, as variáveis ‘integração’ e ‘escolha’ têm as correlações positivas mais fortes com o número de pedestres. Os tipos de modelagem e de raio influenciaram na força das correlações: a análise angular segmentada com raio métrico mostrou-se mais eficiente para o maior número de categorias de copresença quando estas não são compostas essencialmente por movimento natural. Em geral, raios maiores aplicados às medidas locais geraram as correlações mais fortes: R1000m para a análise angular, e R5 para a análise axial.pt_BR
dc.description.abstractThis paper aims at identifying which configurational morphological attributes have stronger correlation with co-presence in the socio-spatial context of two dispersed residential allotments in Santa Maria (RS), Brazil. Co-presence is the group of people who are together in a given space. The methodology consists of: i) axial and segment analysis of the study area with different radii; ii) measurement of co-presence levels categorized as ‘moving pedestrians’ and ‘stationary pedestrians; and iii) calculation of the Pearson correlation coefficients between co-presence and syntactic measures. It is based on the following question: how does the urban form explain the social appropriation of open spaces in dispersed settlements? The results showed that, although the two neighborhoods have different co-presence patterns, the measures of ‘integration’ and ‘choice’ have the strongest positive correlations with the number of pedestrians. The types of analysis and radius influenced the strength of the correlations: segment angular analysis with metric radius was more efficient for the largest number of categories of co-presence when these were not composed essentially by natural movement. In general, larger radii applied to local measurements generated the strongest correlations: R1000m for angular analysis, and R5 for axial analysis.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.relation.ispartofRevista de Morfologia Urbana: revista da rede lusófona de morfologia urbana. Porto, Portugal. Vol. 6, no. 1 (2018), p. 53-65pt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectCo-presenceen
dc.subjectMorfologia urbanapt_BR
dc.subjectSpace syntaxen
dc.subjectCidades médias : Brasilpt_BR
dc.subjectUrban morphologyen
dc.titleAtributos morfológicos configuracionais e copresença em loteamentos residenciais dispersos de cidades médias brasileiraspt_BR
dc.typeArtigo de periódicopt_BR
dc.identifier.nrb001085641pt_BR
dc.type.originEstrangeiropt_BR


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