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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,021 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».