Use of a text mining method for classifying citizen report data and analyzing the occurrence trend of local problems
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
An important task of any municipality is the maintenance and improvement of the street-related living environment and traffic safety for citizens. For this, their department of street maintenance is expected to efficiently perform the maintenance and inspection of streets according to priority with limited human and budgetary resources. Recently, municipalities in various countries are adopting “the citizen report system,” which is a system of reporting problems of streets, such as damaged streets, by citizens to their municipality, for citizens to perform part of street maintenance and inspection. It is possible that the data obtained by municipalities through the citizen report system can be utilized not only for early problem detection but also for prioritizing administrative measures by using it for analyzing the occurrence trend of problems. Problems reported by citizens, however, are classified by different methods from municipality to municipality, and thus the collection and comparative analysis of such data across municipalities is difficult. This study presents a method of commonly classifying such data, regardless of different classification standards, by analyzing the contents of citizen reports by using text mining. We then analyze the relationship between the trend of citizen reports and the occurrence trend of problems concerning the living environment and traffic safety, using the citizen report data of three large municipalities classified by this method, and infer the occurrence trend of problems. This study has confirmed that citizen report data possibly contributes to municipalities’ prioritization of the maintenance and improvement of the living environment and traffic safety.
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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 | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle