Decision Model for Policy Makers in the Context of Citizens Engagement
Notice bibliographique
Résumé
Citizens’ engagement is considered as one of the important dimensions for the development of smart cities since, in the vision of a city of the future (smart city), citizens will be more and more involved in the decision-making process of different issues related to the development of a city. In this context, policy makers face a decision problem where they have to integrate a new dimension, which is the voice of the citizens’ decision. This article proposes a tool based on multicriteria decision making methods to provide decision makers with the best alternative(s) that are based on citizens’ opinions. In order to tackle the potential interdependencies between criteria and also between alternatives in the selection process, we apply a hybrid model integrating the analytical network process and an extended version of technique for order performance by similarity to ideal solution to support group decision-making. The proposed model is applied in the context of participatory budgeting (PB) where citizens decide on the projects in which the money can be invested. This process is complex since it encompasses multiple interdependent criteria that may be conflicting with each other and that are used to take decisions. To illustrate our approach, we will apply the proposed technique for the case study of La Marsa, a city in the north of the capital Tunis (Tunisia) that adopted, since 2014, a PB strategy in which citizens proposed alternatives on how an amount of money can be used to lighten specific streets in the city.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».