Capacitating local governments for the digital earth vision: lessons learnt from the role of municipalities in the South African spatial data infrastructure
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
The Digital Earth vision foresees the availability and accessibility of geospatial information to achieve the goals of sustainable development, economic growth and social well-being. In the case of urban areas, up-to-date geospatial information is essential for managing a city towards achieving these goals. The rapid shift from rural to urban areas globally puts pressure on local governments and they often struggle to find and organise the resources required to collect and maintain geospatial information that can help to address urban growth challenges. A spatial data infrastructure (SDI) can facilitate the availability and accessibility of geospatial information towards addressing national objectives, however, the involvement of local governments in an SDI can be a challenge. In this paper, we critique the role of municipalities against the backdrop of the developments of the South African SDI (SASDI) to date. The critique identifies five high-level shortcomings of the SASDI that have led to the limited participation of municipalities. Based on the shortcomings, we provide recommendations for capacitating municipalities through SASDI so that the Digital Earth vision can also be achieved for municipalities. These recommendations are aimed at involving the local sphere of government in a national SDI and are equally applicable to other countries.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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