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Enregistrement W3036274031 · doi:10.1139/cjce-2020-0077

CSR maturity model for smart city assessment

2020· article· en· W3036274031 sur OpenAlexafffundvenueabout
Alaeldin Suliman, Jeff H. Rankin, Anna Robak

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Cities and Technologies
Établissements canadiensWSP (Canada)University of New Brunswick
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaturity (psychological)Capability Maturity ModelSustainabilitySmart cityKey (lock)PopulationProcess managementComputer scienceEngineeringPolitical scienceSociologyInternet of ThingsComputer securityEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Population and urban growth are challenging traditional approaches to solving city-related problems. To meet these challenges, the concept of smart city/community (SC) has been introduced as a strategic solution. This research seeks to identify the key smartness dimensions of a city, build a corresponding novel smartness concept, and develop a full assessment model. The contribution of this research includes identifying three key dimensions for SCs: connectivity (C), sustainability (S), and resiliency (R); and developing a corresponding maturity model (MM) for SC assessment referred to as CSR-MM. The model’s applicability is validated by examining its conformance to MM design principles, available in the literature, and practically demonstrated via a case study (Fredericton Public Transit, New Brunswick). The assessment outcomes were compared against an international SC assessment tool ( ISO37120 2018 ). Municipalities will benefit from this CSR-MM in identifying maturity gaps, setting prioritized goals, and focusing on continuously improving citizens’ well-being.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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