An emergent taxonomy of boundary spanning in the smart city context – The case of smart Dublin
Notice bibliographique
Résumé
Smart cities emphasize the use of advanced technology to deliver better services to and improve the well-being of their residents. Since the administrative authorities that manage cities often lack the knowledge and skills needed to transform their operations in this way, smart city initiatives usually involve a complex set of actors, from local urban authorities and their technical departments to small and large IT firms, academics, and civic organizations, as well as individual citizens. Mediating organizations are often set up to coordinate and manage such interactions. However, little is known about the roles and activities of such bodies. Using data from the Dublin smart city projects, this study draws on the concept of boundary spanning to develop a taxonomy of the work of such intermediaries. Divided into technical, political, social, and cultural domains, the study demonstrates the critical role of the work done by such bodies in enhancing collaboration among and the participation of a diverse group of citizens, IT and digital strategy departments of local authorities, universities and local/international IT companies (e.g., Google, Facebook or Airbnb), leading to a bottom-up governance style of leading smart city initiatives and projects.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,033 |
| Communication savante | 0,016 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».