Шаардык бакубатчылык (Urban Wellbeing, UWB) — адамдардын бакубатчылыгынын шаарда баштан кечирилген физикалык, социалдык, экологиялык, маданий жана башкарууга байланышкан тажрыйбалар менен байланышын изилдеген тармак; Шаардык жашоо сапаты (Urban Quality of Life, UQoL) болсо жашоо сапатынын белгилүү бир шаардагы, конуштагы жана жашоо чөйрөсүндөгү шарттар жана баалоолор менен байланышкан өлчөмүн карайт. Roberto Malvezziнин бул сереп макаласы UWB жана UQoL адабиятын айрым изилдөөлөрдүн жыйынтыктарын жөн гана тизмектөө менен чектелбестен, 2000–2024-жылдар аралыгынан тандалган 253 макаланы изилдөө тармагынын маалымат топтому катары карап, тематикалык, семантикалык, методологиялык жана географиялык деңгээлдерде түзүмдүү талдайт.

Изилдөөнүн баштапкы Scopus суроосу 16 апрель 2025-жылы жүргүзүлүп, булакта негизинен 287 документ көрсөтүлгөн. Чыгарып салуу критерийлеринен кийин тандалган адабият корпусу, башкача айтканда Literature Body (LB), 253 изилдөөдөн турат. Бул изилдөөлөрдүн болжол менен %91и, 230/253 катышында, белгилүү бир шаардык географияда жүргүзүлгөн колдонмо кейс-изилдөөлөр. Методологиялык талдоодо алты толук текст жеткиликсиз болгондуктан, кеңири ыкма салыштыруусу 224 изилдөө боюнча жүргүзүлгөн.

Серептин өзгөчө жактарынын бири — изилдөө тармагындагы темаларды стандартташтыруу үчүн AI колдогон классификацияны иерархиялык семантикалык кластерлөө менен айкалыштырышы. Баштапкы классификация Microsoft PowerAppsтин стандарттык классификация алгоритми менен жүргүзүлүп, натыйжалар кол менен текшерилген жана акырында 1168 базалык тема дайындалган. Бул темалар адегенде 95 биринчи деңгээлдеги кластерге, андан кийин 48 экинчи деңгээлдеги кластерленген темага жана соңунда 12 жогорку категорияга айландырылган; бул категориялар адамга байланышкан, социалдык, шаардык, башкарууга байланышкан, экологиялык жана түздөн-түз UWB/UQoL менен байланышкан алты макротематикалык тармактын ичинде чечмеленген.

Семантикалык тармак талдоосу (Semantic Network Analysis, SNA) изилдөө темаларынын бир эле документтерде чогуу кездешүү үлгүлөрүн карайт. Изилдөөнүн маанилүү жыйынтыгы — UWB жана UQoL бири-биринин жөнөкөй синоними эмес. UWB/SWB изилдөөлөрү табигый ресурстар, адам тажрыйбасы жана социалдык топтор менен күчтүүрөөк байланыш көрсөтсө; UQoL изилдөөлөрү шаарлашуу, кызматтар жана мобилдүүлүк, социалдык-экономикалык шарттар, жеткиликтүүлүк жана шаар чөйрөсүнүн көбүрөөк тышкы/tangible касиеттери менен байланышыраак. Автор муну UWB үчүн адамдын шаардык тажрыйбасынын ички дүйнөгө чагылдырылган “inward” өлчөмү, ал эми UQoL үчүн адам тышкы шаардык чөйрөнү баалаган “outward” өлчөм катары чечмелейт.

Изилдөөнүн экинчи маанилүү жыйынтыгы методологиялык. 224 колдонмо изилдөөнүн %68,31и сандык ыкмаларга басым жасайт; аралаш сапаттык–сандык изилдөөлөр болгону %12,15 деңгээлинде. Изилдөөлөрдүн %66,52си маалымат булагынын бир гана түрүн колдонот. Ошого карабастан субъективдүү жана объективдүү маалыматтарды бирге колдонгон изилдөөлөр кеңири көрсөтүлгөн. Автор келечектеги эң маанилүү изилдөө боштуктарынын бирин сандык жана сапаттык ыкмаларды чыныгы мааниде көбүрөөк интеграциялоо, экинчисин болсо субъективдүү шаардык тажрыйбаны күчтүүрөөк мейкиндиктештирүү деп аныктайт.

Жыйынтыктарды чечмелөөнүн чеги маанилүү. Серепте колдонулган суроо Scopusтун белгилүү тармактары жана англис тилиндеги изилдөөлөр менен гана чектелген; Европадагы жана Кытайдагы колдонмо изилдөөлөр башка географиялык топторго салыштырмалуу кыйла көп. Автор бул жагдай географиялык салыштырууларда бир жактуулукту жаратышы мүмкүн экенин моюнга алат. Мындан тышкары, баштапкы суроодо “urban” сөзүнүн тандалышы “smart city” сыяктуу айрым адабияттарды начар камтыган. Кийин жүргүзүлгөн кеңейтилген суроо текшерүүсү тематикалык түзүмдүн жалпысынан туруктуу экенин көрсөткөнү менен, изилдөө бүткүл UWB/UQoL адабиятын толугу менен чагылдырган универсалдуу классификация катары каралбашы керек.

Изилдөөнүн негизги маселеси эмне?

Адамдардын бакубатчылыгы жана жашоо сапаты көптөн бери психологияда, саламаттык сактоодо, экономикада жана социалдык илимдерде изилденип келет. Бирок жашоонун өзгөчө шаарда өтүшүнүн бакубатчылык үчүн мааниси кыйла татаал. Шаар имараттардан, жолдордон, сейил бактардан жана инфраструктурадан гана турбайт. Адамдар шаарда социалдык байланыштарды түзөт, таандыктык сезимин өнүктүрөт, кызматтарга жетет, экономикалык шарттарга туш болот, саясаттын натыйжаларын баштан кечирет, табигый аймактар менен байланышат жана жашаган чөйрөсүн жеке өткөнү менен күтүүлөрүнүн негизинде чечмелейт.

Ошондуктан “жакшы шаар адамды бактылуу кылабы?” деген жөнөкөй суроо жетишсиз. Изилдөө тармагы бир эле учурда кеминде төрт башка деңгээлди камтыйт: адамдын ички тажрыйбасы, физикалык жана табигый шаардык чөйрө, социалдык мамилелер жана башкаруу/саясат шарттары.

Malvezziнин максаты белгилүү бир шаардык кийлигишүүнүн таасирин эсептөө эмес. Изилдөө жогорку деңгээлдеги суроого багытталат: UWB жана UQoL изилдөө тармактары акыркы 25 жылда кандай калыптанды, кайсы темаларды изилдеди, кайсы ыкмаларды колдонду, дүйнөнүн ар түрдүү аймактарында кандай айырмаланды жана келечекте кантип күчтүүрөөк изилдениши мүмкүн?

Алгач негизги түшүнүктөрдү ажыратып алалы

Шаардык Бакубатчылык менен Шаардык Жашоо Сапаты Бир Эле Түшүнүкпү?

Бул серептин семантикалык тармак жыйынтыктарына ылайык, Шаардык Бакубатчылык (UWB) менен Шаардык Жашоо Сапаты (UQoL) маанилүү жалпы тематикалык өзөктү бөлүшкөнү менен бири-биринин толук синоними эмес; UWB көбүрөөк адамдын шаардык тажрыйбасынын ички, эмоциялык, когнитивдик жана социалдык натыйжалары менен, ал эми UQoL адамдын шаардагы конкреттүү шарттарды, кызматтарды, жеткиликтүүлүктү жана жашоо чөйрөсүн баалоосу менен байланышат.

Бул айырма абсолюттук концептуалдык дубал эмес. Изилдөө UWB менен UQoL ортосунда көптөгөн жалпы байланыштар бар экенин көрсөтөт. Бирок ego-network талдоосунда эки түшүнүктүн күчтүү байланыштарынын ирети айырмаланат.

UWB/SWB тарабында табигый ресурстар, адамга байланышкан темалар жана социалдык топтор жогорку орундарда турса; UQoL тарабында шаарлашуу, кызматтар жана мобилдүүлүк, социалдык-экономикалык шарттар, экологиялык көйгөйлөр жана жеткиликтүүлүк сыяктуу шаарга байланышкан темалар айкыныраак көрүнөт.

Ошондуктан автор UWBни адамдын шаардык тажрыйбасы өзүнүн ички абалына кандай таасир этерин изилдөөгө көбүрөөк ыңгайлуу “ичке багытталган өлчөм”; UQoLни болсо адам жашаган шаардын тышкы чөйрөсүн баалоого көбүрөөк ыңгайлуу “тышка багытталган өлчөм” катары концептуалдаштырат. Бул классификация серептин семантикалык үлгүлөрүнөн чыгарылган түшүндүрмө; бардык UWB жана UQoL изилдөөлөрүнүн милдеттүү аныктамасы катары каралбашы керек.

Бул Серепте “Emplacement” Эмне Дегенди Билдирет?

Emplacement бул серепте адамдын шаардык мейкиндиктин ичинде гана болушун эмес, адам жашаган жер тарабынан калыптанып, ошол эле учурда өзүнүн жүрүм-туруму, мамилелери, маанилери жана катышуусу аркылуу ал жерди да калыптандырган өз ара адам–чөйрө байланышын билдирген негизги концептуалдык түзүм.

Бул мамиле “шаардык бакубатчылык = жакшы физикалык чөйрө” деген редукционисттик көз караштан кеңири. Сейил бактын бар экендиги гектар же аралык менен гана бааланбайт; аны адам колдонобу, социалдык мамилелерди колдойбу, коопсуз сезилеби, эскерүүлөрдү жана жерге байланышты жаратабы — мунун баары маанилүү.

Ошол сыяктуу эле конуш имараттар менен инфраструктуранын жыйындысы гана эмес. Социалдык ынтымак, таандыктык, коопсуздукту кабылдоо, маданий эс-тутум, экономикалык шарттар жана башкаруу практикасы убакыттын өтүшү менен физикалык мейкиндикке интеграцияланып, адамдын бул чөйрөнү кандай кабыл алышына таасир этиши мүмкүн.

Ошондуктан автор UWB/UQoLни жөн гана “built environment ичиндеги WB/QoL” катары эмес, кеңири экосистемалык жана социалдык-экологиялык түзүмдүн ичинде кароону сунуштайт.

Серептин беш негизги изилдөө суроосу

Автор эмне үчүн “horizontal” адабият серебин колдонот?

Макала мурунку көптөгөн серептерди белгилүү бир темага топтолгон көбүрөөк “тик” талдоолор катары карайт. Бул изилдөө болсо кеңири UWB/UQoL адабият корпусун айрым деталдаштырылган кейс жыйынтыктарынын жыйындысы болуудан чыгарып, изилдөө тармагынын жалпы түзүмүн көрсөткөн маалымат топтому катары карайт.

Ошондуктан максат, мисалы, “жашыл аймак бакубатчылыкты жогорулатабы?” деген суроого гана жооп берүү эмес. Максат — бүткүл адабиятта кайсы темалар кайталанарын, кайсы темалар чогуу изилденерин, кайсы аймактарда кайсы темалар үстөм экенин жана изилдөөчүлөр кайсы маалымат/ыкма айкалыштарын колдоноорун аныктоо.

Автор бул мамилени гибриддик structural–phenomenological перспектива менен байланыштырат. Түзүмдүк жагы изилдөө тармагынын кайталанган темаларын жана байланыштарын издейт; феноменологиялык жагы болсо тармактын ичинен чыккан сапаттык түшүнүктөрдү жана маанилерди мүмкүн болушунча сактоого аракет кылат.

Адабият кантип тандалды?

Scopus үчүн колдонулган негизги издөө сабы булакта төмөнкүдөй берилет:

KEY ("urban" AND ("wellbeing" OR "well-being" OR "quality of life")) OR ABS ("urban wellbeing" OR "urban well-being" OR "urban quality of life") AND TITLE ("urban" AND ("wellbeing" OR "well-being" OR "quality of life"))

Издөө сабы “urban” терминин wellbeing же quality of life менен ар түрдүү библиографиялык талааларда байланыштыруу үчүн атайын кең коюлган. Алгачкы кең колдонуу 1000ден ашык документ чыгарган. Андан кийин адамга багытталган изилдөө фокусуна жакындаш үчүн социалдык илимдер, экологиялык илимдер, гуманитардык илимдер, психология жана мультидисциплинардык тармактар гана калтырылган.

Убакыт аралыгы 2000–2024 менен чектелген. “Rural population” жана “rural area” ачкыч сөздөрү камтуудан чыгарылган. Scopusта review деп белгиленген документтер да өзүнчө суралып, 13 изилдөөнүн 9у чечмелөөнү колдоо үчүн экинчи review корпусуна тандалган.

16 апрель 2025-жылдагы акыркы негизги суроо булакта негизинен 287 документ берген.

Чыгарып салуу критерийлери

Булак төмөнкү түрдөгү изилдөөлөрдү адабият корпусунан чыгарат:

• кайталанган жазуулар,
• UWB/UQoL негизги тема болбогон изилдөөлөр,
• өтө маргиналдуу же өтө адистешкен темалар,
• сейрек оору же өзгөчө кырдаал сыяктуу адаттан тыш контексттер,
• өтө кең макроаймактык масштабдар,
• UWB/UQoL ордуна негизинен ички жайдын комфортун же техникалык энергия натыйжалуулугун караган өтө чакан архитектуралык масштабдар,
• мыйзам чыгаруу/ченемдик маселелерди адамдын шаардык тажрыйбасы менен түз байланыштырбастан караган изилдөөлөр,
• жалаң тарыхый баяндоолор,
• англис тилинде эмес жарыяланган эмгектер,
• 10 жыл өткөнүнө карабастан бир да цитата албаган изилдөөлөр.

Бул процесстин соңунда тандалган адабият корпусу 253 изилдөө деп көрсөтүлгөн.

Булак ичиндеги сан боюнча эскертүү: Макаланын көпчүлүк бөлүктөрү жана PRISMAга окшош агымы баштапкы корпусту 287 деп көрсөтөт, бирок чыгарып салуу критерийлерин түшүндүргөн бир сүйлөмдө 289 саны колдонулат. Булак бул айырманы түшүндүрбөйт. Verianla бул санды үн-сөзсүз “оңдогон” жок.

Географиялык топтор кантип аныкталды?

Географиялык топтор авторлордун мекемесине эмес, колдонмо кейс-изилдөө жүргүзүлгөн өлкөгө жараша дайындалган.

230 колдонмо изилдөөнүн 81и GG-EU, 49у GG-CH тобунда. Бул эки топ бирге колдонмо корпустун болжол менен %57ин түзөт. Демек географиялык салыштыруулар бирдей өлчөмдөгү үлгүлөрдө жүргүзүлгөн эмес.

UWB/UQoL адабияты чындап өсүп жатабы?

Негизги Scopus суроосундагы 287 документ жылдар боюнча каралганда булак үч мезгилди аныктайт:

Автор бул өсүштү UWB жана UQoLди кеңири WB/QoL тармактарынын ичинде өнүгүп келе жаткан өз алдынча изилдөө багыттары катары кароону колдогон көрсөткүчтөрдүн бири катары колдонот.

Тандалган 253 изилдөөнүн болжол менен %91и, башкача айтканда 230у, белгилүү бир географияда колдонмо иш жүргүзгөн изилдөөлөр. 81 башка автор өлкөсү бар суроо корпусунда VOSviewer менен жүргүзүлгөн авторлоштук талдоосунда 64 өлкөдөн турган байланышкан тармак алынган.

Колдонмо изилдөөлөрдүн болжол менен %80и UWB/UQoLди жашыл жана көк аймактар, экосистемалар, жаңылануу, кызматтар, инфраструктура, мобилдүүлүк же экологиялык сапат сыяктуу конкреттүү шаардык өзгөчөлүктөр менен байланыштырат. Болжол менен %19у миграция, социалдык топтор, жаштар, балдар, этникалык жана гендердик маселелер же социалдык-экономикалык/маданий тажрыйбалар сыяктуу абстракттуу шаардык динамикаларга багытталат. Белгилүү бир шаардык өзгөчөлүк же динамика менен байланыш түзбөгөн изилдөөлөр болжол менен %1.

AI колдогон тема классификациясы кантип жүргүзүлдү?

Автор адегенде макалалардын author keywords талаасын баштапкы benchmark катары талдаган. 253 макалада жалпы 1024 author keyword табылып, алар 633 уникалдуу түшүнүккө туура келген. Орточо 4,05 ачкыч сөз/макала болгон, бир макаладагы максималдуу ачкыч сөз саны 14, минималдуусу 0.

Андан кийин Microsoft PowerApps стандарттык классификация алгоритми колдонулган.

Glossary колдогон баскычта үч сөздүк колдонулган: IPTC Media Topics Standard Taxonomy, European Environment Agency Urban Sustainability Glossary жана Sweco Group Urban Insight Glossary.

Автоматтык классификациянын натыйжалары өзгөртүүсүз кабыл алынган эмес. Автор бүткүл адабият корпусундагы тема дайындоолорун кол менен текшерип, керексиз кайталоолорду өчүргөн, туура эмес же бүдөмүк түшүнүктөрдү алмаштырган, ар бир макалада кеминде үч теманы сактоого аракет кылган, географиялык/методологиялык калдык белгилерди алып салган жана керек болгон учурда толук макалага кайтып, аннотациянын жетишсиз классификациясын оңдогон.

Бул маанилүү: макаланын “AI-assisted” болушу 253 макала жасалма интеллектке толугу менен тапшырылып, натыйжалар автоматтык түрдө кабыл алынганын билдирбейт.

BT, CT1, CT2 жана CTC эмнени билдирет?

Он эки CTC кийин алты кеңири тематикалык тармактын астында белгиленген: human-related, social-related, city-related, governance-related, environment-related жана түздөн-түз UWB/UQoL-related.

Бул иерархия изилдөө тармагын “бир гана тема тизмеси” болуудан чыгарат. Мисалы, “park”, “urban green space” жана ага окшош сөз айкаштары адегенде төмөнкү деңгээлде топтолуп, кийин “green and blue spaces” сыяктуу кеңири CT2 астында көрсөтүлүшү мүмкүн.

Семантикалык Тармактагы Байланыш Себептүүлүктү Көрсөтөбү?

Жок; бул изилдөөдөгү Семантикалык Тармак Талдоосунун байланышы эки изилдөө темасынын бир документтерде чогуу болушун көрсөткөн багытсыз чогуу-кездешүү мамилеси жана “X Yге себеп болот” же “X болсо Y болот” деген себептик же логикалык байланыш маанисин билдирбейт.

Семантикалык Тармак Талдоосу кадам-кадам кантип иштейт?

Экинчи классификация баскычында 48 CT2 PowerAppsта үйрөтүлгөн атайын классификация алгоритми аркылуу макалаларга кайра дайындалган. Атайын алгоритмдин training accuracy мааниси булакта болжол менен %85 деп берилет. Натыйжалар кайрадан бүткүл адабият корпусунда кол менен текшерилген.

Андан кийин UCINET v6.800 колдонулуп Semantic Network Analysis жүргүзүлгөн.

Баштапкы маалымат түзүмүндө:

• саптар = CT2 темалары,
• мамычалар = документтер,
• уячалар = тиешелүү теманын документте бар-жогун көрсөткөн байланыш түзүмү.

UCINET бул эки-модалдуу түзүмдү бир-модалдуу симметриялуу CT2 × CT2 матрицасына айлантат. Ошентип эки теманын канча документте чогуу пайда болгону көрүнөт.

Тармак багытсыз. Булак минималдуу байланыш босогосун койгон эмес; кабыл алынган эң төмөнкү байланыш салмагы 1. Байланышсыз изоляцияланган түйүндөр тармак чиймесинен чыгарылган, бирок талдоодо өзүнчө көрсөтүлгөн.

Degree centrality тема түйүнүнүн башка тема түйүндөрү менен канча түз байланышы бар экенин өлчөйт. Булак бул өлчөмдү математикалык теңдеме катары жазбай, түз байланыштарды кошуу катары түшүндүргөн. Ошондуктан бул жерде булакта жок жаңы centrality теңдемеси кошулган эмес.

Тармактын “терең түзүмү” эмнени көрсөтөт?

48 CT2 деңгээлиндеги тармак көптөгөн тема байланыштарын майда-чүйдөсүнө чейин көрсөткөнү менен, 12 CTC деңгээлине көтөрүлгөндө жогорку деңгээлдеги изилдөө түзүмү пайда болот.

Бул түзүмдүн негизги билдирүүсү — физикалык шаар менен адамдын абстракттуу тажрыйбасы бири-биринен бөлүнгөн эмес. “Urban scene” жана “natural assets” сыяктуу физикалык/экологиялык тармактар human and cultural aspects, health, social dynamics жана башкаруу темалары менен байланышкан.

Автор бул түзүмдү UWB/UQoLдин көп деңгээлдүү мүнөзүнүн көрсөткүчү катары чечмелейт: жеке адам деңгээли, шаар деңгээли, экологиялык деңгээл, социалдык деңгээл жана башкаруу деңгээли бири-бири менен байланышкан.

Негизги тематикалык тармактарда эмнелер айырмаланат?

Адамга байланышкан тармак эң чоң тематикалык тармак. Ал жеке жана когнитивдик факторлор, жашоо жана бош убакыт, маданият жана тарых, эмоциялар жана кабылдоо, билим берүү, жерге байланып калуу, ден соолук, физикалык жана психологиялык бакубатчылык сыяктуу темаларды камтыйт.

Социалдык тармак көбүрөөк бөлүкчөлүү. Социалдык капитал, социалдык түзүмдөр, жамааттык мамилелер, коомдук көйгөйлөр, муктаждыктар жана социалдык-демографиялык динамикалар көп сандагы чакан темалар аркылуу көрсөтүлгөн.

Шаардык тармак учурдагы шаардык абалды жана шаардагы өзгөрүүлөрдү өз-өзүнчө камтыйт. “Services and mobility” маанилүү темалардын бири. “Urban environment” физикалык түзүм гана эмес; курулган чөйрөнүн социалдык, табигый жана экологиялык тармактар менен мамилелерин да камтыйт. Accessibility and proximity, neighborhoods, built environment жана public spaces бул түзүмдүн маанилүү компоненттери.

Башкаруу тармагында public policies, equality and justice жана sustainable development айырмаланат. Equality and justice категориясы социалдык теңдик, гендер жана environmental justice сыяктуу төмөнкү темаларды камтыйт.

Экология тармагында “urban green spaces” өтө жогорку кайталанууга ээ негизги темалардын бири. Изилдөө боюнча жашыл жана көк аймактардын адам ден соолугу, психологиялык бакубатчылык, эмоциялар, когнитивдик процесстер, бош убакыт жана жерге байланып калуу менен күчтүү байланыштары көрүнөт.

Изилдөө темалары географияга жараша кандай өзгөрөт?

Европа тобунда табигый ресурстар, социалдык динамикалар жана адам/маданият темалары күчтүү. Жашыл жана көк аймактар, жүрүм-турумдун өзгөрүшү, психологиялык калыбына келүү, социалдык катышуу, шаардык жаңылануу жана коомдук искусство сыяктуу темалар айкын.

Кытай тобунда адам/маданият, социалдык-экономикалык шарттар жана социалдык топтор күчтүүрөөк көрсөтүлгөн. Ылдам шаарлашуу, айыл–шаар миграциясы, социалдык-экономикалык өзгөрүү жана Гонконг контекстиндеги жашыл/көк аймак изилдөөлөрү маанилүү орунда.

Түндүк Америкада социалдык, маданий жана этникалык маселелер жана табигый ресурстар; Латын Америкасында табигый ресурстар жана саясаттар; Индия аймагында курулган чөйрө жана саясаттар; Сахаранын түштүгүндөгү Африкада саясат, ден соолук, социалдык четтетүү жана негизги кызматтарга жетүү; Ыраакы Чыгышта ылдам шаарлашуунун социалдык-экономикалык, мейкиндиктик, пландоо жана мобилдүүлүк натыйжалары көбүрөөк көрүнөт.

Жакынкы Чыгыш + Түндүк Африка тобунда адабияттын %70тен көбү Түркия жана Ирандагы кейс-изилдөөлөрдөн турат. Бул топто жалпы UQoL өлчөө, жеткиликтүүлүк, маданий темалар жана жаштарга байланышкан изилдөөлөр айырмаланат.

Океания тобунда саясат жана ден соолук темалары, өзгөчө Māori жана Aboriginal жамааттарынын контекстинде, маанилүү; бул жергиликтүү элдер темасы тиешелүү топтун адабиятынын болжол менен %38инде кездешет.

Чечмелөө чеги: Бул географиялык айырмачылыктар аймактардын UWB/UQoL боюнча реалдуу дүйнөдөгү “маанилүүлүк рейтинги” эмес. Ар бир топтогу изилдөөлөрдүн саны жана изилдөө салты ар башка; автор да жыйынтыктарды, өзгөчө чакан топтордо, чалгындоо мүнөзүндө баалоо керек экенин белгилейт.

Адабиятта кайсы маалымат булактары колдонулат?

Объективдүү жана субъективдүү маалымат кантип айырмаланат?

Булак “субъективдүү маалымат” түшүнүгүн адам өзү билдирген бардык нерсе катары гана аныктабайт. Эгер адам “өткөн жумада сейил бакка үч жолу бардым” десе, бул маалымат сырттан текшериле тургандыктан объективдүү тармакка кириши мүмкүн. “Сейил бакта өзүмдү канчалык жакшы сездим?” сыяктуу баалоолор болсо субъективдүү маалымат деп эсептелет.

Изилдөө O/S методологиялык түзүмүн төрт топко бөлөт:

Изилдөөнүн Ыкмасы жана Жыйынтыктары

Колдонмо изилдөөлөрдүн методологиялык бөлүштүрүлүшү

253 макаладан турган негизги адабият корпусунда 230 колдонмо изилдөө бар. Алты изилдөөнүн толук тексти жеткиликсиз болгондуктан, кеңири методологиялык талдоо 224 изилдөө боюнча жүргүзүлгөн.

Маалымат булагынын түрлөрүндө кайсы куралдар үстөм?

224 колдонмо изилдөөдө жалпы 337 DST колдонулушу эсептелген. Эң кеңири булак %34,12 менен сурамжылоолор; бул 115/337 колдонууга туура келет. Статистикалык маалыматтар %15,73 менен 53/337, жеке маектер %13,94 менен 47/337 колдонулушун көрсөтөт.

Сапаттык изилдөөлөрдө 70 маалымат булагынын колдонулушунун болжол менен %44ү, 31/70 катышында, жеке маектерден; %20сы, 14/70 катышында, катышуучулук ыкмалардан келет.

Сандык изилдөөлөрдө 201 маалымат булагынын колдонулушунун болжол менен %47си сурамжылоо, башкача айтканда 94/201; болжол менен %23ү болсо статистика, башкача айтканда 47/201.

Аралаш изилдөөлөр маалымат булагынын түрлөрү боюнча тең салмактуураак бөлүштүрүлөт.

География менен ыкманын ортосунда да айырма барбы?

Ооба. Кытай тобундагы маалымат булактарын колдонуунун %80ден көбү сандык маалымат булактарына туура келет. Кытайдагы 49 колдонмо изилдөөнүн %95тен көбү S-O же O-S топторунда; жеткиликтүү статистикалык маалыматтын мол болушу O-S ыкмасын көбүрөөк колдонууга шарт түзөт.

Европа тобу маалымат булактарын колдонуу жагынан тең салмактуураак профиль көрсөтөт.

Сахаранын түштүгүндөгү Африка тобу, булак авторунун чечмелөөсүнө ылайык, статистикалык маалыматтын тартыштыгы жана кеңири түзүмдөштүрүлгөн сурамжылоолорду жүргүзүүдөгү кыйынчылыктар менен байланыштуу көбүрөөк сапаттык маалымат булактарына таянат.

Түндүк Америка жана Океания топторунда да сапаттык маалыматтын үлүшү жогору; изилдөө муну bottom-up ыкмаларга жана этникалык/жергиликтүү жамаат маселелерине жогорку сезимталдык менен байланыштырат. Бул түшүндүрмө автордун чечмелөөсү катары каралышы керек; аймактык себептик механизмдин далили эмес.

UWB/UQoL кантип өлчөнөт?

Сандык же сандык+сапаттык 180/224 изилдөөдө өлчөө ыкмалары өзүнчө каралган.

• Болжол менен %38 атайын түзүлгөн/custom indicator ыкмасын колдонот.
• Болжол менен %23 учурдагы өлчөө куралдарын атайын көрсөткүчтөр менен бириктирген аралаш өлчөө ыкмасын колдонот.
• Болжол менен %21 учурдагы стандарттык өлчөө куралдарын гана колдонот.
• Болжол менен %13 болгону 1–3 пункттан турган аз сандагы өлчөөлөргө таянат.

Аз пункттуу топто бир пункттуу шкалалардын үлүшү %58. Жашоого канааттануу, бакыт жана өзүн-өзү баалаган ден соолук ушундай мисалдардын арасында. Булак бир пункттуу өлчөөлөр адабиятта сынга алынарын да белгилейт.

Серепте 95 ар түрдүү учурдагы өлчөө куралы аныкталып, жалпы 160 колдонуу эсептелген. Алардын 71и бир гана жолу колдонулган. Бул жыйынтык тармак өлчөө жагынан жогорку ар түрдүүлүккө ээ экенин көрсөтөт.

Эң көп колдонулган өлчөө куралдары

Эң көп колдонулган 12 курал же курал үй-бүлөсү бирге 160 колдонуунун болжол менен %47сине, башкача айтканда 75/160ына туура келет. Алардын көбү субъективдүү өлчөө куралдары. Булак бул топто CQLI гана объективдүү курал экенин белгилейт.

Дагы бир маанилүү табылга — кеңири колдонулган көптөгөн куралдар түздөн-түз “шаардык” тармак үчүн иштелип чыккан эмес. Автор муну UWB/UQoL изилдөөлөрү көбүнчө жалпы WB/QoL өлчөө куралдарын белгилүү бир шаардык көрүнүшкө колдонорун айткан изилдөө гипотезасын колдогон белги катары чечмелейт.

Сандык жана сапаттык ыкмаларда кайсы талдоолор колдонулат?

Сандык изилдөөлөр көп өзгөрмөлүү талдоолор, фактордук талдоо, регрессия, корреляция, structural equation modeling, decomposition ыкмалары, Analytic Hierarchy Process сыяктуу көп критерийлүү ыкмалар жана жеткиликтүүлүктү, жакындыкты же жашыл көрүнүштү өлчөгөн мейкиндиктик талдоолор сыяктуу көп түрдүү куралдарды колдонот.

Сапаттык изилдөөлөрдө Grounded Theory, Interpretative Phenomenological Analysis, Sen's Capability Approach, Attention Restoration Theory жана Stress Reduction Theory сыяктуу алкактар кездешет.

Бул ар түрдүүлүк UWB жана UQoL түшүнүктөрү бир стандарттык ыкма менен өлчөнгөн туруктуу өзгөрмөлөр эмес экенин көрсөтөт. Ошол эле учурда ыкмаларды жергиликтүү контексттерге ылайыкташтырууга жогорку муктаждык бар экенин да көрсөтөт.

UWB жана UQoL тармагындагы изилдөө ыкмалары жетиштүү “human-centric”пи?

Булактын жыйынтыктары эки башка багытты көрсөтөт.

Оң жагынан алганда, объективдүү жана субъективдүү маалыматты бирге колдонгон S+O топтору жалпы адабияттын %70тен көбүн түзөт. Бул адам тажрыйбасын физикалык же статистикалык шаардык маалымат менен бирге баалоо тенденциясы күчтүү экенин көрсөтөт.

Ошого карабастан субъективдүү жана объективдүү тармактардагы жыйынтыктардын көптөгөн изилдөөлөрдө бири-бири менен төмөн корреляция көрсөтүшү дагы деле ачык методологиялык маселе.

Андан да маанилүүсү, изилдөөлөрдүн болжол менен %68и сандык ыкмаларга басым жасаса, чыныгы mixed qualitative–quantitative изилдөө болгону болжол менен %12.

Булакта бир гана изилдөө сандык табылгаларды кийин сапаттык изилдөө менен түшүндүрүү үчүн колдонулган explanatory sequential mixed approach ыкмасын колдонгон. Автор муну маанилүү изилдөө боштугу катары баалайт.

Эмне Үчүн Аралаш Сапаттык–Сандык Изилдөө Үчүн Жаңылануу Мейкиндиги Көрүнөт?

Серепке ылайык, UWB/UQoL изилдөөлөрүндө адам тажрыйбасы борбордук тема болгону менен, сандык ыкмалар айкын үстөмдүк кылат жана чыныгы аралаш изилдөө болжол менен %12 деңгээлинде; ошондуктан автор чакан, контекстке сезимтал сапаттык изилдөөлөрдү чоң сандык маалымат топтомдорунан чыккан натыйжаларды түшүндүрүү жана чечмелөө үчүн системалуу пайдаланууну тармактын маанилүү өнүгүү багыттарынын бири катары сунуштайт.

Top-down жана bottom-up ыкмалары

Top-down ыкмасы кеңири масштабдагы статистика, учурдагы маалымат базалары жана чоң, контексттен салыштырмалуу көз карандысыз сурамжылоолор аркылуу жалпы саясаттык тыянактарды чыгарууга ыңгайлуу.

Bottom-up ыкмасы жергиликтүү сурамжылоо, маек, этнография жана катышуучулук ыкмалар аркылуу белгилүү бир конуштун же жамааттын өзгөчө тажрыйбасын жакшыраак кармай алат.

Серепте баштапкы маалыматтын күчтүү колдонулушу жана жарандар тарабынан түзүлгөн сурамжылоо/маек/катышуучулук маалымат булактарынын жогорку үлүшү эки ыкманын ортосунда белгилүү бир тең салмак бар экенин көрсөтөт.

Ошого карабастан изилдөөлөрдүн %68,2си бир-модалдуу ыкманы колдонот. Орточо жана контексттик маалыматтарды бирге колдонгон mixed A/C ыкмасы болсо талкуу бөлүмүндө болжол менен %13,5 деп берилген.

Субъективдүү шаардык тажрыйба жетиштүү мейкиндиктештирилгенби?

Булактын жообу негизинен жок. Субъективдүү изилдөө тармагында болгону үч изилдөө Public Participatory GIS (PPGIS), болгону эки изилдөө когнитивдик карта колдонгону белгиленет.

Тескерисинче, субъективдүү бакубатчылык шкалаларынын көбү күчтүү убакыт масштабына ээ: акыркы бир жума, эки жума, төрт жума же адамдын ушул күнгө чейинки жашоосун баалоо сыяктуу.

Автор бул жерде экинчи изилдөө боштугун көрөт: бакубатчылыктын убакыт өлчөмү көп өлчөнгөнү менен, “бул сезим, баалоо же тажрыйба так кайсы жерде болду?” деген суроо жетиштүү мейкиндиктештирилген эмес.

Издөө стратегиясы жыйынтыктарды бурмалаган болушу мүмкүнбү?

Автор бул суроону өзүнчө текшерүү үчүн баштапкы суроодогу “urban” терминине “city” жана “cities” терминдерин да кошуп, кеңейтилген издөө жүргүзгөн.

Кеңейтилген суроо 17 сентябрь 2026 күнү колдонулуп, жалпы 395 документ алынган. Алардын 108и түпкү суроого салыштырмалуу кошумча документтер.

Алгачкы чыгарып салуудан кийин 108 документтин 74ү тандалган; кол менен текшерүүдө үч изилдөө чыгарылып, жети изилдөө кайра кошулуп, акыркы кошумча корпус 78 изилдөө болгон.

Бул баскычта ChatGPT GPT-5.6 Sol процессти тездетүүгө көмөк катары колдонулган. Натыйжалар кол менен текшерилген; CT2 текшерүүсүндө 140 өзгөртүү жасалып, автоматтык баскыч үчүн булакта болжол менен %60 accuracy көрсөтүлгөн. Акырында 78 кошумча изилдөөгө 352 CT2 дайындалып, орточо 4,51 CT2/макала алынган.

Бул жогорку корреляциялар автор тарабынан түпкү суроонун жалпы тематикалык түзүмү кыйла туруктуу экенин көрсөткөн бекемдик текшерүүсү катары чечмеленет.

Бирок кеңейтилген суроо так ошондой үлгү мүнөзүн берген эмес. Кошумча корпустагы 70 колдонмо изилдөөнүн 24ү гана, болжол менен %34ү, бир шаардык абалды изилдесе, 46сы, болжол менен %66сы, көп шаарды салыштырган. Түпкү 230 колдонмо изилдөөдө тескерисинче: 152/230, болжол менен %66 бир-шаардык кейс-изилдөө; 78/230, болжол менен %34 көп шаардык салыштыруу.

Автор бул айырманы “cities” сөзүнүн жогорку деңгээлдеги, салыштырмалуу жана орточого негизделген изилдөөлөрдү көбүрөөк тартуусу менен байланыштырат.

Мындан тышкары, “smart city” базалык темасы кеңейтилген 78 изилдөөнүн 8инде кездешсе, түпкү 253 изилдөөнүн ичинде эки гана мисалда кездешет. Демек суроо жалпы тематикалык түзүмдү бузбаса да, айрым төмөнкү темалардын көрүнүүсүнө таасир этиши мүмкүн.

UWB/UQoLдин төрт изилдөө камтуусу

Дисциплиналар аралык “nexus” ыкмасы

Автор төрт изилдөө камтуусунан ары өтүп, UWB/UQoLдин дисциплиналар аралык чектерин “nexus” түшүнүктөрү аркылуу талкуулайт.

Epistemic nexus физикалык шаардан тышкары чыгууну баса белгилейт. Жердин иденттүүлүгү, эмоциялар, когнитивдик процесстер, маданият, социалдык иденттүүлүк жана эс-тутум физикалык мейкиндик менен бирге шаардык тажрыйбаны түзөт.

Urban nexus тыгыз жана стимулдаштыруучу шаардык жашоо менен эс алуу, калыбына келүү жана табият менен байланыштын ортосундагы мамилеге көңүл бурат. Курулган чөйрө менен жашыл/көк аймактар бири-бирине каршы эки дүйнө эмес; туруктуу жана бакубатчылыкка багытталган шаардын бири-бирин толуктаган компоненттери катары каралат.

Experiential nexus адамдын биринчи жак тажрыйбасын социалдык жана жамааттык түзүмдөр менен байланыштырат. Таандыктык, empowerment, социалдык ынтымак, социалдык колдоо жана конушка канааттануу физикалык мейкиндикке кошулган экинчи даражадагы деталдар эмес, шаардык жашоо тажрыйбасынын бөлүгү.

Policy nexus UWB/UQoL адамдын өз тажрыйбасы аркылуу жашалганы менен саясат жана пландоодон көз карандысыз эмес экенин баса белгилейт. Шаардык саясат жана башкаруу — адам түздөн-түз өзү өзгөртө албаган, бирок күнүмдүк тажрыйбанын ичине кирген жогорку масштабдагы түзүмдөр.

Изилдөө тармагын өстүргөн мүмкүн болгон кыймылдаткычтар

Автор адабияттын өсүшүн түшүндүрүү үчүн ар кандай мүмкүн болгон drivers факторлорун талкуулайт. Булар түздөн-түз эксперименттик жактан далилденген себептик факторлор эмес, жарыя тенденцияларына жана тематикалык жыйынтыктарга негизделген чечмелөөлөр.

Туруктуулук кыймылдаткычы: WB/QoL менен туруктуу шаардык өнүгүүнүн барган сайын көбүрөөк бирге каралышы.

Теңдик кыймылдаткычы: Серепте шаарлардын атаандаштыкка жөндөмдүүлүгүнөн же жагымдуулугунан көрө жашоочулар, мигранттар, аялуу топтор жана шаар–айыл айырмачылыктары сыяктуу маселелер көбүрөөк көрүнгөндүктөн, автор equality темасын күчтүүрөөк кыймылдаткыч деп эсептейт.

Post-pandemic кыймылдаткычы: COVIDден кийин теңдик, жакындык, жеткиликтүүлүк, мобилдүүлүк, ачык аймак жана жашыл аймак сыяктуу шаардык өзгөчөлүктөрдүн маанисин кайра баалоо.

Policy driver: Европа жана Кытай сыяктуу аймактардын ар башка социалдык-экономикалык жана башкаруу контексттери изилдөө темаларын ар башкача калыптандырышы.

Sense driver: Шаарларды экономикалык мүмкүнчүлүк жана инновация борбору гана эмес, адамдар маани, иденттүүлүк жана таандыктык өнүктүргөн “hubs of sense” катары кароо.

Булак “жагымдуулук/competitiveness” түшүндүрмөсүн болсо күтүлгөндөн начарыраак колдоого ээ деп табат: бир гана изилдөө шаардык жагымдуулукту ачык карайт, үч изилдөө атаандаштыкка жөндөмдүүлүктү изилдейт.

Reflexive urban science сунушу

Серептин аягында автор шаардык изилдөө чоң сандык маалымат топтомдорун моделдөөгө гана таянса жетишсиз болушу мүмкүн деп эсептейт. Чоң маалымат күчтүү жалпы үлгүлөрдү көрсөткөнү менен, чакан жана багытталган сапаттык маалымат бул үлгүлөр адамдардын чыныгы жашоосунда эмнени билдирерин түшүндүрө алат.

Сунушталган ыкма сандык изилдөөнү четке какпайт. Тескерисинче, сандык изилдөөнү сапаттык чечмелөө менен толуктоону максат кылат.

Келечек үчүн сунушталган эки негизги методологиялык багыт

Биринчи багыт: Сандык жана сапаттык изилдөөлөрдү көбүрөөк интеграциялоо. Автор өзгөчө сапаттык изилдөөнү сандык изилдөөнүн алдында bottom-up тема түзүү, ал эми сандык изилдөөдөн кийин жыйынтыктарды чечмелөө үчүн колдонууга боло турган түзүмдү сунуштайт.

Экинчи багыт: Изилдөөнү чыныгы place-based кылуу. Бул үчүн мейкиндиктик жана убакыттык изилдөө өлчөмдөрүн бирге кароо, адам турган чөйрөнүн физикалык түзүмү менен ошол чөйрөгө берген маанилерин чогуу изилдөө керек.

Бул алкак үч теориялык булактан шыктанат:

• Construal Level Theory: Бир көрүнүштөн психологиялык же физикалык аралык көбөйгөн сайын ой жүгүртүү көбүрөөк абстракттуу жана контексттен ажыраган болушу мүмкүн деген идея.
• Phenomenology of lived experience: Азыркы тажрыйбанын өткөн билим, эс-тутум, күтүү жана келечекке багытталган проекциялар менен бирге түзүлүшү.
• Humanistic geography: Адамдын жүрүм-туруму геометриялык мейкиндикте гана эмес, адамдар маани берген жерлерде ишке ашышы.

Автор бул үч тармакты бириктирип, көп масштабдуу жана мейкиндик-убакыттык UWB/UQoL изилдөө алкагын сунуштайт. “Бул жерде жана азыр болуу” координата менен убакыт белгиси гана эмес; контексттен келген таасирлер, өткөн тажрыйба, келечек күтүү жана адамдын өз чечмелөө процесси бирге иштейт.

Изилдөө түздөн-түз колдогон жыйынтыктар

• UWB жана UQoL изилдөөлөрү 2000–2024-жылдар аралыгында күчтүү өскөн.
• Тандалган адабияттын болжол менен %91и белгилүү географиялардагы колдонмо шаардык изилдөөлөрдөн турат.
• UWB/UQoL изилдөө тармагы адамдык, социалдык, физикалык шаардык, экологиялык жана башкаруу өлчөмдөрүн бирге камтыган multidimensional түзүмгө ээ.
• UWB жана UQoL бири-бирине жакын, бирок толук синоним эмес түшүнүктөр.
• UWB/SWB семантикалык жактан табигый ресурстар, жеке/адамдык темалар жана социалдык топтор менен күчтүүрөөк байланыш көрсөтөт.
• UQoL шаарлашуу, кызмат/мобилдүүлүк, социалдык-экономикалык шарттар, жеткиликтүүлүк жана башка шаардык өзгөчөлүктөр менен күчтүүрөөк байланыш көрсөтөт.
• Европа жана Кытай топторунда изилдөө тыгыздыгы башка географиялык топторго караганда кыйла жогору.
• 224 колдонмо изилдөөдө сандык ыкмалар үстөмдүк кылат.
• Чыныгы mixed quantitative–qualitative изилдөөлөрдүн үлүшү чектелүү.
• Субъективдүү шаардык тажрыйбаны PPGIS жана когнитивдик карта сыяктуу мейкиндиктик куралдар менен көрсөтүү сейрек.
• UWB/UQoL өлчөөсүндө көп түрдүү куралдар жана custom indicator ыкмалары колдонулат.
• Кеңейтилген издөө стратегиясынын текшерүүсү түпкү тематикалык түзүм менен жогорку корреляция көрсөткөн.

Изилдөө колдобогон жыйынтыктар

• 253 макала дүйнөдөгү бүт UWB/UQoL адабиятын толук чагылдырганы көрсөтүлгөн эмес.
• Семантикалык тармактагы эки теманын ортосундагы байланыш себептүүлүктүн далили эмес.
• Degree centrality бир теманын илимий жактан “туурараак” же “маанилүүрөөк” экенин көрсөтпөйт; тармактагы түз байланыштардын санын көрсөтөт.
• UWB менен UQoL ортосундагы inward/outward айырмасы бардык дисциплиналарда өзгөрбөс универсалдуу аныктама катары далилденген эмес; бул серептин семантикалык жыйынтыктарынан чыгарылган концептуалдык чечмелөө.
• Европада же Кытайда көбүрөөк изилдөө болушу ал аймактарда чыныгы UWB/UQoL деңгээли жогору дегенди билдирбейт.
• Жашыл жана көк аймактардын семантикалык тармакта борбордук болушу ар бир жашыл аймак кийлигишүүсү автоматтык түрдө бакубатчылыкты жогорулатарын далилдебейт.
• AI классификациясы катасыз эмес; эки AI колдогон баскычта тең кол менен текшерүү талап кылынган.
• Кеңейтилген суроодогу жогорку тематикалык корреляция бардык мүмкүн болгон издөө саптары бирдей натыйжа берерин далилдебейт.
• Изилдөө сунуштаган reflexive urban science алкагы эксперименттик жактан текшерилген жалгыз өлчөө системасы эмес; адабият жыйынтыктарынан иштелип чыккан келечектеги изилдөө алкагы.

Изилдөөнүн негизги чектөөлөрү

Корпустун көлөмү жана суроонун камтуусу: Автор UWB/UQoL менен байланышкан адабияттын кеңдигин эске алганда 253 изилдөө салыштырмалуу чектелүү экенин моюнга алат. Scopusта белгилүү тема тармактарын гана сактоо өкүлчүлүк чегин жаратышы мүмкүн.

Self-selection bias: Издөө сабынын түзүлүшү айрым темаларды башкаларга караганда күчтүүрөөк камтышы мүмкүн. “Smart city” мисалы муну көрсөтөт.

Тил чектөөсү: Англис тилинде эмес изилдөөлөр чыгарылган. Бул жергиликтүү изилдөө салттарынын бир бөлүгүн көрүнбөс кылышы мүмкүн.

Географиялык тең салмаксыздык: Европа жана Кытай колдонмо кейс-изилдөөлөрдө үстөм. Ошондуктан чакан географиялык топтор менен салыштыруулар этият чечмелениши керек.

AI классификациясынын белгисиздиги: Алгачкы классификация баскычында кол менен текшерүү 325 өзгөртүүнү талап кылып, болжол менен %72 тактык көрсөтүлгөн. Кеңейтилген суроону баалоодо да кол менен текшерүүдөн кийин болжол менен %60 автоматтык accuracy билдирилген. AI жыйынтыктары булак тарабынан ground truth катары кабыл алынган эмес.

Семантикалык тармактын табияты: Тармак бир документте чогуу колдонулган темаларды гана көрсөтөт. Изилдөөлөрдүн жыйынтыктарынын багытын, таасир көлөмүн же себептик механизмин түздөн-түз өлчөбөйт.

Методологиялык классификация: Маалымат түрлөрүн O/S, P/S, A/C жана QN/QL категорияларына бөлүү изилдөөнүн аналитикалык алкагына негизделет; бул категориялар бардык дисциплиналар үчүн милдеттүү классификация стандарты эмес.

Акыркы илимий билдирүү

Бул серептин негизги салымы “кайсы шаар жакшыраак?” деген суроого жооп берүү эмес. Негизги салым — шаардагы бакубатчылык менен жашоо сапатын бир көрсөткүч, бир физикалык чөйрө өзгөрмөсү же бир психологиялык шкала менен түшүндүрүүгө болбой турганын көрсөтүү.

Шаар адам жашаган физикалык контейнер эмес. Адам, табигый чөйрө, социалдык мамилелер, экономикалык шарттар, маданият, кызматтар, саясат, таандыктык жана жеке тажрыйба бири-бири менен өз ара аракеттенет.

Ошондуктан келечектеги UWB/UQoL изилдөөлөрү жөн гана көбүрөөк маалымат чогултпастан, ар кандай маалымат түрлөрүнүн бири-бирин түшүндүрүшүн камсыз кылышы; сандык үлгүнү сапаттык мааниге, убакыт өлчөмүн мейкиндикке жана жогорку масштабдагы саясат маалыматтарын адамдын жергиликтүү тажрыйбасына күчтүүрөөк байланыштырышы керек деген тыянакка келет.

Булак жана Ыкма Жөнүндө Эскертүү

Түпкү аталышы: Grasping the Multifaceted Nature of Urban Wellbeing: Trends, Insights, and Perspectives from a Literature Review

Автор: Roberto Malvezzi.

Авторлордун саны: Бир автор.

Corresponding author: Булак PDF өзүнчө corresponding-author жылдызчасын/белгисин бербейт; жалгыз автордун байланыш электрондук почтасы булакта көрсөтүлгөн.

Тең салым / тең биринчи авторлук: Колдонулбайт; изилдөө бир авторлуу.

Мекеме: Institute of Applied Mathematics and Information Technologies “E. Magenes”, National Research Council of Italy (IMATI-CNR), Via de Marini 6, 16149 Genoa, Italy.

Журнал: Urban Science.

Басмакана: MDPI, Basel, Switzerland.

Том / сан / макала: Volume 10, Issue 10, Article 576.

DOI: 10.3390/urbansci10100576.

Расмий шилтеме: https://doi.org/10.3390/urbansci10100576

Жөнөтүлгөн: 31 июль 2026.

Кайра каралган: 24 сентябрь 2026.

Кабыл алынган: 28 сентябрь 2026.

Жарыяланган: 6 октябрь 2026.

Булак түрү: Review; AI колдогон тематикалык классификация, иерархиялык семантикалык кластерлөө, Семантикалык Тармак Талдоосу, методологиялык талдоо жана географиялык салыштырууну бириктирген түзүмдүк адабият сереби.

Рецензия статусу: Рецензияланган Urban Science журналында жарыяланган Version of Record макала.

Preprint: Булак PDF жана текшерилген расмий MDPI жарыя жазуусу өзүнчө preprint версиясын көрсөтпөйт.

Лицензия: Creative Commons Attribution (CC BY).

Негизги адабият мезгили: 2000–2024.

Негизги маалымат базасы: Scopus.

Негизги суроо датасы: 16 апрель 2025.

Негизги корпус: Булактагы басымдуу колдонууга ылайык 287 документ; бир ыкма сүйлөмүндө 289 жазылган.

Тандалган Literature Body: 253 изилдөө.

Колдонмо изилдөөлөр: 230/253, болжол менен %91.

Методологиялык талдоонун төмөнкү топтому: Алты толук текст жеткиликсиз болгондуктан 224 изилдөө.

Тематикалык классификация: Microsoft PowerApps стандарттык classification algorithm; glossary колдогон автоматтык классификация жана бүтүндөй корпуста кол менен текшерүү.

Текшерилген Base Topic саны: 1168; орточо 4,62/макала.

Кластерлөө: Agglomerative hierarchical clustering; 95 CT1 → 48 CT2 → 12 CTC.

Семантикалык тармак талдоосу: UCINET v6.800; CT2 түйүндөрү жана документтердин чогуу-кездешүүсүнөн бир-модалдуу багытсыз семантикалык тармактар.

Өлкөлөр боюнча авторлоштук талдоосу: VOSviewer v1.6.20.

Кеңейтилген издөө датасы: 17 сентябрь 2026.

Кеңейтилген суроо: “urban” терминине кошумча “city” жана “cities” терминдери кошулган.

Кеңейтилген чийки натыйжа: 395 документ; түпкү суроого салыштырмалуу 108 кошумча документ.

Кеңейтилген тандалган кошумча корпус: Кол менен текшерүүдөн кийин 78 изилдөө.

Кеңейтилген CT2 дайындоосу: 352; орточо 4,51/макала.

Generative AI колдонулушу: Булак OpenAI ChatGPT GPT-5.6 Sol Section 2.7деги search strategy assessment иштерин тездетүү жана Section 3.5теги Figure 18–19 түзүүгө көмөк көрсөтүү үчүн гана колдонулганын; автор натыйжаларды карап чыгып, түзөтүп жана жоопкерчиликти өзүнө алганын билдирет.

Supplementary Materials: Table S1 тандалган макалаларды жана негизги белгилерди; Table S2 өлчөө куралдарынын толук тизмесин камтыйт.

Каржылоо билдирүүсү: Булактын Funding бөлүмүндө “This research received no external funding” деп көрсөтүлгөн.

Колдоо / ыраазычылык эскертүүсү: Acknowledgments бөлүмүндө изилдөө RAISE — Robotics and AI for Socio-economic Empowerment — Spoke 1, Urban Technologies for Inclusive Engagement долбоору тарабынан колдоого алынганы; долбоор European Union NextGenerationEU жана Italian Ministry of University and Research алкагындагы NRRP Mission 4, Component 2, Investment 1.5, project ECS00000035 менен байланыштуу экени өзүнчө көрсөтүлгөн. Verianla бул эки булак билдирүүсүн бири-бирине айлантпастан өзүнчө сактайт.

Маалымат жеткиликтүүлүгү: Макаланын жыйынтыктарын колдогон чийки маалыматтар автордон суроо боюнча берилери көрсөтүлгөн.

Кызыкчылыктардын кагылышы: Автор кызыкчылыктардын кагылышы жок экенин билдирет.

Автордук салымдар: PDFде өзүнчө “Author Contributions” бөлүмү көрсөтүлгөн эмес; изилдөө бир авторлуу жана Verianla булакта жок CRediT ролдорун түзгөн эмес.

Негизги булак ичиндеги дал келбестик: Негизги ыкма жана жыйынтык баяны менен PRISMAга окшош 2-сүрөт баштапкы Scopus корпусун 287 деп берет, бирок чыгарып салуу критерийлери бөлүмүндөгү бир сүйлөмдө 289 жазылган. Булак бул айырманы түшүндүрбөйт.

Негизги илимий чек: Изилдөө тандалган 253 жарыялоонун түзүмдүк адабият талдоосу. Семантикалык тармактагы байланыштар тема чогуу-кездешүүсү, себептик таасир эмес. Географиялык топтордогу изилдөөлөрдүн саны бирдей эмес. AI классификациясы кол менен текшерүүнү талап кылган. Сунушталган multiscale spatio-temporal жана reflexive urban science алкагы келечектеги изилдөөлөр үчүн концептуалдык/методологиялык сунуш; эксперименттик жактан текшерилген жалгыз UWB/UQoL модели эмес.