Devising Digital Twins DNA Paradigm for Modeling ISO-Based City Services
Notice bibliographique
Résumé
Digital twins (DTs) technology has recently gained attention within the research community due to its potential to help build sustainable smart cities. However, there is a gap in the literature: currently no unified model for city services has been proposed that can guarantee interoperability across cities, capture each city's unique characteristics, and act as a base for modeling digital twins. This research aims to fill that gap. In this work, we propose the DT-DNA model in which we design a city services digital twin, with the goal of reflecting the real state of development of a city's services towards enhancing its citizens' quality of life (QoL). As it was designed using ISO 37120, one of the leading international standards for city services, the model guarantees interoperability and allows for easy comparison of services within and across cities. In order to test our model, we built DT-DNA sequences of services in both Quebec City and Boston and then used a DNA alignment tool to determine the matching percentage between them. Results show that the DT-DNA sequences of services in both cities are 46.5% identical. Ground truth comparisons show a similar result, which provides a preliminary proof-of-concept for the applicability of the proposed model and framework. These results also imply that one city performs better than the other. Therefore, we propose an algorithm to compare cities based on the proposed DT-DNA and, using Boston and Quebec City as a case study, demonstrate that Boston has better services towards enhancing QoL for its citizens.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».