A Multidimensional Information Management Framework for Strategic Digital Cities: A Comparative Analysis of Canada and Brazil
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Management and information systems are essential for strategic cities since they provide customized digital services that connect specific information and its context to form a multidimensional construct. The objective of this study is to perform an information analysis in two cities to develop a strategic multidimensional framework. The research methodology was based on the model theory. It took into consideration the digital services from two cities supported by non-participatory observations and a bibliographic review. The data were collected hierarchically and compared with five related international frameworks using the infomapping technique. The framework comprised three constructs and ten multidimensional variables that related the conceptual theories to the developed and applied model. The research was conducted in Rio de Janeiro, Brazil, and Regina, Saskatchewan, Canada. The results indicated disconnections between one or more of the variables surveyed, limited customized services, and recurrent use of information in a bidirectional form. The conclusions emphasized the multidimensional character of information in terms of its dynamic nature and relations with distinct levels of information management. In addition, the study established a framework for strategic digital cities based on new interactive relations between public information management and digital services, including the city’s strategic policies. In terms of its contribution to the literature, this research highlighted the dynamic nature of information and strategic digital cities.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».