Smart Cities as Hybrid Spaces of Governance: Beyond the Hard/Soft Dichotomy in Cyber-Urbanization
Notice bibliographique
Résumé
This paper problematizes the dichotomy of hard (technocratic) and soft (societal) approaches to the smart city. Smart cities are reviewed as hybrid spaces that transcend the sum of the social and the technical. By providing platforms for enabling, monitoring, digitalizing, formalizing, and amassing information about collective and personal experiences and behaviors, smart cities accelerate the customization of existing urban services and establish new spaces of socialization, accumulation and regulation, including in hitherto hard-to-reach realms of everyday and personal life. These experiences signify the emergence of cyber-physical-social spaces, featuring the hybridization of the digital, governance, and sociocultural domains. The production of such hybrid spaces of governance is reviewed through 50 urban-level strategies for smart cities in different countries across the world. The analysis confirms the tendencies towards a hard/soft fusion and the ever-deepening interpenetration of the digital, physical, and social elements in smart cities. This suggests epistemological problems of separating the hard and soft domains. However, this integration still creates political and analytical tensions that are arguably evident in the early stages of the digital transition.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,031 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».