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Enregistrement W3082381194 · doi:10.1002/widm.1388

Smart city and resilient city: Differences and connections

2020· article· en· W3082381194 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueWiley Interdisciplinary Reviews Data Mining and Knowledge Discovery · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSmart Cities and Technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaChina Scholarship Council
Mots-clésSmart cityComputer scienceHazardFocus (optics)Urban planningArchitectural engineeringData scienceSociologyRegional scienceCivil engineeringComputer securityInternet of ThingsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Smart city (SC) and resilient city (RC) have been studied and practiced over the years in terms of the increasing urban problems and disasters. However, there is a large overlap between their meanings and relationships. With an increasing concern for both SC and RC in urban development and hazard mitigation, a review was conducted to explore the differences and connections between SC and RC with scientometric analysis. There are far more literatures about SC than RC, and very few papers discuss SC and RC together. The research trend, category, and hotspots from research clusters are illustrated and compared. Major differences are discussed from their objectives, driving force, current research focus, and criticism. The literatures both related to SC and RC are used to explore their connections, which are very limited. The results revealed that the RC's impact on SC are positive from physical, social, and environmental aspects, while SC's impacts on RC could be both positive and negative from the above three aspects. It is indicated that SC and RC are both important for urban planning and can be complementary to each other through proper design and governance, which implies the need for building a resilient smart city (RSC). This article is categorized under: Technologies > Structure Discovery and Clustering Technologies > Visualization

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,583
Score d'incertitude au seuil0,859

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,212 · 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