A model for the socially smart city practical uses of city-level socio-economic indicators
Notice bibliographique
Résumé
There is a large amount of discussion in the literature about smart cities where the focus of the discourse is on gathering and analyzing real-time data from smart buildings, smartphones or other sensors to support public services such as vehicular traffic flow, utility consumption or to infer human behaviour. There does not appear to be any discussion of `socially' smart cities where the focus is on using citizens as `smart sensors.' Here the citizens' interactions with a city's services are captured in a timely fashion to derive socio-economic indicators about characteristics of the population relevant to sectors such as education, food security, health, housing, community participation, community safety, income levels and government and to use those as a basis for monitoring community well-being or the effectiveness of government, social service and economic policies designed to produce community improvement. This paper provides the motivation for and outline of a model for a city-level socio-economic indicator system to support the socially smart city. The model is designed to support big highly resolute community data securely. However the model is not just about capturing and analyzing the data; the model must include: deciding what data to collect, developing and communicating with community partners who supply the data and creating a governance structure to ensure that relationships with the data suppliers are maintained. The system will accept timely indicator base data from many different city and other sources and operate on that data using various software tools and maps. The data can be combined in various ways to show single indicators and relationships among indicators. In addition, multiple layers of data can be displayed on a map showing various geographic relationships. An initial version of this model and related system to collect city-level social and economic data and display appropriate socio-economic indicators while protecting individual privacy, is being deployed in a mixed urban-rural community in Southwestern Ontario, Canada. The operational site for the model can be found at myPerthHuron.ca.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».