The frontier of digital opportunity: Smart city implementation in small, rural and remote communities in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Studies of ‘smart cities’ in Canada primarily focus on large cities but not small, rural and remote communities. As a result, we have a limited understanding of the incentive structures for smaller, remote and rural communities to pursue smart city development. This knowledge deficit is concerning, since the introduction of technology can hold a number of unique benefits for these communities, including easier connections to the rest of Canada and large urban centres, reputation building, improved service delivery and enhanced opportunities for residents. Drawing upon localised forms of knowledge creation, policy development theories, adoption and local competition literature and primary interviews with private and public officials, we examine the challenges and opportunities of ‘smart city’ implementation through case studies of small and rural municipalities in Annapolis Valley in Nova Scotia and a remote community, Iqaluit, Nunavut. We find that collaboration is essential for rural and remote pursuit of smart city development and is necessary to counteract the limitations of capacity, scale and digital divides. Challenges aside, however, the primary rationale for adoption of smart city technology remains the same regardless of size: enhanced quality of life for residents and sustained community health.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,017 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| 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 ».