The strategies of advanced local spatial data infrastructure for Seoul Metropolitan Government
Notice bibliographique
Résumé
The LSDI (Local Spatial Data Infrastructure) of SMG (Seoul Metropolitan Government) began from 1996 and it entered the phase 5 in 2017. So far, the LSDI of SMG has been established by the influence of the NSDI (National Spatial Data Infrastructure) of the MOLIT (Ministry of Land, Infrastructure and Transport), which is a ministry of the central government and the ICT (Information & Communication Technology) plan of SMG. SMG is on the way of transforming to a smart city and IT (Information Technology) and services such as Network, Wi-Fi and Big data are in the world class. Even though the ICT infrastructure is excellent, the maturity of the LSDI of SMG is relatively insufficient. The aim of this study is to develop a strategy of advanced LSDI phase 5 of SMG. More strategic approach is required for the long term success and sustainability of the LSDI. For this purpose, with theoretical background of the LSDI, this study reviewed the cases of the USA and Germany on the LSDI assessment and the cost benefit analysis were reviewed. It was followed by the examination of the characteristics of the US local government where the LSDI developed the most, and York of Canada, a winner region of URISA (Urban and Regional Information Systems Association)’s ESIG (Exemplary Systems in Government). This study reviewed the development history, budget, laws and regulations and imminent issues of the LSDI of SMG. With the above cases and analysis, the study proposed 5 strategies for advanced LSDI of SMG which are human resources, organization, cost benefit analysis of the LSDI, governance and systematic LSDI plan development.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».