Characterizing New Channels of Communication: A Case Study of Municipal 311 Requests in Edmonton, Canada
Notice bibliographique
Résumé
City governments around the world are developing and expanding how they connect to citizens. Technologies play an important role in making this connection, and one frequent way that cities connect with citizens is through 311-style request systems. 311 is a non-emergency municipal notification system that uses telephone, email, web forms, and increasingly, mobile applications to allow citizens to notify government of infrastructure issues and make requests for municipal services. In many ways, this process of citizen contribution mirrors the provision of volunteered geographic information, that is spatially-referenced user generated content. This research presents a case study of the city of Edmonton, Canada, an early adopter of multi-channel 311 service request systems, including telephone, email, web form, and mobile app 311 request channels. Three methods of analysis are used to characterize and compare these different channels over three years of request data; a comparison of relative request share for each channel, a spatial hot spot analysis, and regression models to compare channel usage with sociodemographic variables. The results of this study indicate a shift in channel usage from traditional to Internet-enabled, that this shift is mirrored in the hotspots of request activity, and that specific digital inequalities exist that reinforce this distinction between traditional and Internet-enabled reporting channels.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».