Social Factors and Residential Satisfaction under Urban Renewal Background: A Comparative Case Study in Chongqing, China

中国 多级模型 互惠(文化人类学) 住宅区 回归分析 凝聚力(化学) 地理 实证研究 心理学 社会经济学 社会学 社会心理学 政治学 统计 考古 化学 数学 有机化学 法学
作者
Tongyun Du,Shihan Du,Ruoyu Wang
出处
期刊:Journal of urban planning and development [American Society of Civil Engineers]
卷期号:148 (4) 被引量:18
标识
DOI:10.1061/(asce)up.1943-5444.0000869
摘要

This study measured the residential satisfaction of residents in six urban renewal projects in Chongqing, China with the aim of determining which social factors should be prioritized during urban renewal. Based on an analysis of 1,086 responses to a questionnaire survey conducted among residents at different stages of the urban renewal process, multilevel linear models were used to examine the determinants of residential satisfaction after urban renewal; model results showed that 49 predictor variables explained 32.29% of residential satisfaction values in the hierarchical regression latent models. Two findings from the empirical analysis are: (1) “Social networks and social protections” represented the strongest predictor of residential satisfaction, followed in order of strength by “social reciprocity and trust,” “community participation and accessibility,” and “sense of community and community cohesion”; and (2) keeping all five social factors balanced is essential for urban renewal projects, since having only one or two strong social factors will not contribute to higher residential satisfaction if the other factors are weak. Urban renewal studies of this kind are essential for monitoring trends in residential satisfaction.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
cc发布了新的文献求助10
1秒前
Jun发布了新的文献求助10
2秒前
海绵球完成签到,获得积分10
2秒前
大个应助zuoshoubo采纳,获得10
2秒前
2秒前
852应助大气的从雪采纳,获得10
3秒前
3秒前
往鉳完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
4秒前
谦让的含海完成签到,获得积分0
4秒前
hbq完成签到,获得积分10
5秒前
英吉利25发布了新的文献求助10
5秒前
Ava应助于小小于采纳,获得10
5秒前
5秒前
lgh发布了新的文献求助10
6秒前
bbbbbbbb完成签到,获得积分20
6秒前
6秒前
半壶月色半边天完成签到 ,获得积分10
6秒前
Owen应助风趣小虾米采纳,获得20
7秒前
dana发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
LYJ发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
高大怀梦完成签到,获得积分10
8秒前
虚幻赛凤完成签到,获得积分10
8秒前
幸福板栗完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
samantha完成签到,获得积分10
9秒前
Scarlet发布了新的文献求助10
10秒前
Fighter发布了新的文献求助10
11秒前
鬼桐发布了新的文献求助10
11秒前
Itazu发布了新的文献求助10
12秒前
EmmaLei完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
14秒前
裕溪发布了新的文献求助10
14秒前
Jasper应助大黑采纳,获得10
16秒前
英姑应助布蕾脆脆采纳,获得20
18秒前
搞怪静曼发布了新的文献求助10
18秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 5000
How to Use Machine Learning in Chemistry: An Introduction 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7580861
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9160310
关于积分的说明 19598627
捐赠科研通 7163354
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3265939
关于科研通互助平台的介绍 2430854
邀请新用户注册赠送积分活动 2257007