Okos valóság Magyarországon? Okos programok megvalósításának esélyei Miskolcon és a magyar–szlovák határ menti térségben
Notice bibliographique
Résumé
A hazai városok „smart city”-vé alakulásának támogatása a kormányzat kiemelt célja, és ezzel összehangban több hazai város is zászlajára tűzte az okosvárosprogramot. A cél elérése érdekében az elmúlt években számos település kapcsolódott nemzetközi együttműködésekhez, egyrészt a programhoz szükséges hazai forrás hiánya miatt, másrészt a nemzetközi jó gyakorlatok megismerése és alkalmazása céljából. Elsősorban a megyei jogú városok és a fővárosi kerületek indítottak ilyen tevékenységeket, de vajon csak a nagyvárosok kiváltsága a „smart”-ság? Kutatásunk egyik célja annak a hipotézisnek az alátámasztása, hogy az „okosság” a vidéki, elmaradott kistelepülések esetében is értelmezhető. Igaz, más megközelítés és módszertan alkalmazásával. Fentiek illusztrálására két nemzetközi kutatási projekt eddigi tapasztalatait vizsgáljuk: az országban egyedülálló Horizont 2020-as projektet, amely egy hazai nagyváros részvételével zajlik; valamint egy alapvetően más koncepcióval megvalósuló projektet, amely a határ menti, hátrányos helyzetű kistelepülések összefogására épül. Az esettanulmányok segítségével igyekszünk választ kapni arra, hogy a smart programok megvalósulásának – különböző típusú települések esetében – milyen realitása van hazánkban. A téma aktualitása a következő (2021–2027) európai uniós programozási időszak tervezésekor kiemelkedő lesz, mivel a megfogalmazott tanulságok, tapasztalatok a szakpolitika számára fontos kiindulási alapot jelenthetnek.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,043 | 0,012 |
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 ».